物流工程学院专家讲座:多模式交通大模型:MT-GPT

报告时间20231222日(周五),9:30-11:00

报告地点:腾讯会议,会议号:295-910-467

主 讲 人: 刘志远

报告摘要

    多模式交通系统是一个高度复杂且非线性的巨型系统,它在时间和空间上促成人员、货物和服务的流动。多模式交通系统复杂性源于许多因素,包括不同交通模式间的耦合性,交通需求和供应之间复杂的相互作用,以及开放、异质和自适应交通系统的固有随机特性。因此,理解和管理这样一个复杂系统是一个非常复杂且困难的任务。然而,随着交通以及其他领域多源大数据可获取性的增加,计算机硬件算力的增强,再加上机器学习(ML)模型的飞速发展,大模型的概念被许多领域应用与实践,包括计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)等。本研究将大模型的概念应用于交通领域,并构想了一个名为MT-GPTMultimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer)的多模式交通大模型框架,旨在为复杂多模式交通系统中的多方位决策任务提供数据驱动的大模型。考虑到不同交通模式的特征,本研究探讨了实现这一概念框架的核心技术及其整合方式,构思了适配交通的数据范式与改进的分层ML框架。最后,本研究讨论了这样一个大模型框架如何在数字化和智能化方面利用和融合大数据分析、先进的机器学习技术和可信的交通领域知识,从而为多尺度的多模式交通规划、网络设计、基础设施建设和交通管理提供智能化的支持。

主讲人简介

    刘志远博士目前为东南大学交通学院教授,担任复杂交通网络研究中心主任,卓越工程师学院副院长。东南大学网络安全学院博导、澳大利亚蒙纳士大学客座教授。刘志远教授本科毕业于东南大学,博士毕业于新加坡国立大学,并随后留校进行博士后研究一年。2012-2015年就职于澳大利亚蒙纳士大学,在澳期间作为主导师曾指导四名博士生、一名访问学者。201712月至20181月,澳大利亚墨尔本大学数学系访问学者。刘志远教授入选国家级海外特聘专家计划(青年),国家自科基金优青,江苏省双创人才、青年双创英才,东南大学青年首席教授、五四青年奖章。他的研究领域包括交通大数据分析、交通网络规划与管理、公共交通、多模式物流网络等。发表SCI/SSCI论文百余篇(皆为第一或通讯作者),论文被引用6000余次,主持国家自科基金重点项目、科技部重点研发计划课题等国家级项目6项。担任由Elsevier出版的国际期刊Multimodal Transportation执行主编,四个知名SCI期刊Transportation Research Part E, IEEE ITS Magazine, ASCE Journal of Transportation以及IET Intelligent Transport Systems副主编。
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