UrbanGPT: نماذج اللغة الكبيرة المكانية الزمنية

تهدف التنبؤات المكانية الزمنية إلى توقع وفهم الديناميكيات المتغيرة باستمرار للبيئات الحضرية عبر كلاً من الوقت والفضاء. والغرض منها هو توقع الأنماط والاتجاهات والأحداث المستقبلية في جوانب متنوعة من الحياة الحضرية، بما في ذلك النقل، حركة السكان، ومعدلات الجريمة. على الرغم من أن جهوداً عديدة قد تم تكريسها لتطوير تقنيات الشبكات العصبية لتحقيق توقعات دقيقة على البيانات المكانية الزمنية، فمن المهم أن نلاحظ أن العديد من هذه الطرق تعتمد بشكل كبير على توفر بيانات معلمة كافية لإنتاج تمثيلات مكانية زمنية دقيقة. للأسف، فإن مشكلة نقص البيانات شائعة في السيناريوهات الحضرية العملية. في بعض الحالات، يصبح من الصعب جمع أي بيانات معلمة من السيناريوهات اللاحقة، مما يزيد من تفاقم المشكلة. وبالتالي، يصبح من الضروري بناء نموذج مكاني زمني يمكن أن يظهر قدرات تعميم قوية عبر سيناريوهات التعلم المكانية الزمنية المتنوعة.