報告人：羅鵬（美國麻省理工近20期六合彩結果
博士）
時間：2024年7月23日（周二）15:00-16:30
地點：測繪館206報告廳
報告簡介：
目前，人工智能主導的數據挖掘算法已廣泛應用于地理研究（AI for Geo），尤其是在城市研究領域。然而，數據驅動的AI for Geo范式往往包含兩個隱含且易被忽視的假設：1) 所采集的多源地理數據是對地理世界的完備表征；2) 地理數據的生成過程與模式是已知的。這兩個假設的存在使得單純數據驅動的算法難以實現更優性能，且難以發掘潛在的、未被很好定義的地理空間結構。更重要的是，這可能會使人們忽視空間分析結果中的偏差、遺漏，乃至倫理隱患。
在本研究中，我們首先討論了廣泛使用的AI for Geo范式所存在的問題，并對GeoAI的內涵進行了深入探討。我們提出 GeoAI的核心應是回歸對地理數據本質的認識，通過更完備的空間數據建模和理解，實現更準確的空間關系構建，從而最終提高空間分析的性能。
本次匯報將包括兩個案例研究，展示如何通過更深入的建模和理解地理空間，幫助人工智能模型感知城市中“不可感知”的信息與結構。第一個案例研究嘗試從極為稀疏的空間犯罪數據點預測整個城市的犯罪風險。第二個案例研究嘗試從人類活動數據中推斷出城市中潛在的重疊社區結構。
報告人簡介：
羅鵬博士，麻省理工近20期六合彩結果
感知城市實驗室（MIT Senseable City Lab）博士后研究員、牛津大學訪問學者、慕尼黑工業大學工學博士以及北京大學工學碩士。他在地理信息、遙感、城市和計算機科學等領域的學術期刊和會議上發表了三十余篇論文，并以第一作者或通訊作者身份在ISPRS JPRS、IJGIS、CEUS、JAG、TGIS、Cities等權威期刊上發表了11篇論文。此外，他還擔任了二十余個國際學術期刊的審稿人。
他的研究興趣包括地理顯式建模、地理人工智能和地統計等領域，通過對空間關系進行更廣義和綜合性的建模，實現更精確的空間分析任務：這些任務包括空間預測、空間相關性分析和空間模式識別。
