報告時間：2023年12月27日（星期三）16:30
報告地點(diǎn)：三立苑324會議室
報 告 人：劉志遠(yuǎn) 教授
工作單位：東南大學(xué)
舉辦單位：汽車與交通工程學(xué)院
報告簡介：
多模式交通系統(tǒng)是一個高度復(fù)雜且非線性的巨型系統(tǒng)，它在時間和空間上促成人員、貨物和服務(wù)的流動。多模式交通系統(tǒng)復(fù)雜性源于許多因素，包括不同交通模式間的耦合性，交通需求和供應(yīng)之間復(fù)雜的相互作用，以及開放、異質(zhì)和自適應(yīng)交通系統(tǒng)的固有隨機(jī)特性。因此，理解和管理這樣一個復(fù)雜系統(tǒng)是一個非常復(fù)雜且困難的任務(wù)。然而，隨著交通以及其他領(lǐng)域多源大數(shù)據(jù)可獲取性的增加，計(jì)算機(jī)硬件算力的增強(qiáng)，再加上機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型的飛速發(fā)展，大模型的概念被許多領(lǐng)域應(yīng)用與實(shí)踐，包括計(jì)算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）等。本研究將大模型的概念應(yīng)用于交通領(lǐng)域，并構(gòu)想了一個名為MT-GPT（Multimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer）的多模式交通大模型框架，旨在為復(fù)雜多模式交通系統(tǒng)中的多方位決策任務(wù)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的大模型。考慮到不同交通模式的特征，本研究探討了實(shí)現(xiàn)這一概念框架的核心技術(shù)及其整合方式，構(gòu)思了適配交通的數(shù)據(jù)范式與改進(jìn)的分層ML框架。最后，本研究討論了這樣一個大模型框架如何在數(shù)字化和智能化方面利用和融合大數(shù)據(jù)分析、先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和可信的交通領(lǐng)域知識，從而為多尺度的多模式交通規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和交通管理提供智能化的支持。
報告人簡介：
劉志遠(yuǎn)，博士，東南大學(xué)交通學(xué)院教授，擔(dān)任復(fù)雜交通網(wǎng)絡(luò)研究中心主任，卓越工程師學(xué)院副院長。東南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院博導(dǎo)、澳大利亞蒙納士大學(xué)客座教授。劉志遠(yuǎn)教授本科畢業(yè)于東南大學(xué)，博士畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)，并隨后留校進(jìn)行博士后研究一年。2012-2015年就職于澳大利亞蒙納士大學(xué)，在澳期間作為主導(dǎo)師曾指導(dǎo)四名博士生、一名訪問學(xué)者。2017年12月至2018年1月，澳大利亞墨爾本大學(xué)數(shù)學(xué)系訪問學(xué)者。劉志遠(yuǎn)教授入選國家級海外特聘專家計(jì)劃（青年），國家自科基金優(yōu)青，江蘇省雙創(chuàng)人才、青年雙創(chuàng)英才，東南大學(xué)青年首席教授、五四青年獎?wù)隆Ｋ难芯款I(lǐng)域包括交通大數(shù)據(jù)分析、交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與管理、公共交通、多模式物流網(wǎng)絡(luò)等。發(fā)表SCI/SSCI論文百余篇（皆為第一或通訊作者），論文被引用6000余次，主持國家自科基金重點(diǎn)項(xiàng)目、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題等國家級項(xiàng)目6項(xiàng)。擔(dān)任由Elsevier出版的國際期刊Multimodal Transportation執(zhí)行主編，四個知名SCI期刊Transportation Research Part E, IEEE ITS Magazine, ASCE Journal of Transportation以及IET Intelligent Transport Systems副主編。
