JD iCity fait une apparition réussie à l'occasion de la conférence AAAI 2019

PÉKIN, 4 février 2019 /PRNewswire/ -- À l'occasion de la conférence AAAI 2019 qui s'est tenue à Hawaï, JD iCity a attiré l'attention en montrant comment elle associe des techniques avancées de fusion de données multi-sources avec des modèles spatio-temporels basés sur des données pour traiter les problèmes urbains en matière de trafic, de protection de l'environnement, de consommation énergétique et autres, grâce à des connaissances tirées des données.

L'AAAI est la principale conférence dans le domaine de l'intelligence artificielle. M. Yu Zheng, vice-président de JD.COM et directeur scientifique des données de JD Digits, qui est également directeur général de JD Intelligent City Research, a prononcé le discours d'ouverture, intitulé « Urban Computing: Building Intelligent Cities Using Big Data and AI » (Informatique urbaine : construire des villes intelligentes en utilisant les Big data et l'intelligence artificielle). En tant que partisan du concept d'informatique urbaine, il a récemment écrit le livre « Urban Computing », qui a été publié par le MIT Press. Il s'agit du premier ouvrage faisant autorité au monde en termes d'informatique urbaine.

Dans son discours d'ouverture, M. Zheng a expliqué que le concept d'informatique urbaine intègre la perception urbaine et l'acquisition de données, la gestion des Big data, l'analyse guidée par les données et les services fournis.

Les Big data spatio-temporelles uniques ont besoin d'« algorithmes spéciaux s'appuyant sur l'IA »

M. Zheng a déclaré que le processus de perception urbaine et d'acquisition de données est confronté à de nombreux défis, notamment l'acquisition d'un plus grand nombre de données avec des ressources limitées, l'insuffisance des données en raison du manque avéré de capteurs dans les villes et un grave problème de perte de données dû à des capteurs défectueux ou d'autres facteurs.

Pour relever ces défis, M. Zheng a proposé d'unifier plusieurs types de données dans les espaces urbains, comme les données sur le flux des personnes, la circulation, la qualité de l'air, les données météorologiques et les données des médias sociaux en types de données spatio-temporelles unifiées, puis d'optimiser la gestion de ces données à l'aide de plusieurs index spatio-temporels conçus à cet effet. Zheng a donné un exemple de la façon dont ces techniques aident à détecter les infractions au stationnement en explorant les données très nombreuses sur les trajectoires des bicyclettes partagées.

« Les systèmes d'exploitation municipaux » permettent la mise en place de futures villes intelligentes

S'exprimant sur la couche d'analyse guidée par les données dans les villes, M. Zheng a souligné que la structure des données spatio-temporelles se distingue de celle des simples données de texte et d'image. Une photo a une taille fixe et ne varie pas dans le temps, tandis que la trajectoire d'un véhicule change constamment et que deux points dans la trajectoire ne peuvent pas être échangés. Si l'on prend comme exemple un problème régional de prévision des flux des personnes, un évènement de grande ampleur se produit et les nouveaux modèles d'IA mis au point par JD Intelligent City Research peuvent prédire avec précision le flux des personnes ou la circulation pour une période donnée. Cela représente une grande valeur pour les autorités administratives urbaines.

L'analyse des données spatio-temporelles n'est pas assez précise si elle ne s'accompagne pas d'une synergie avec les Big data des différents secteurs. Dans une mégapole, par exemple, la qualité de l'air peut être très différente d'un quartier à l'autre, y compris au même moment. M. Zheng croit que pour prévoir la qualité de l'air dans un endroit précis d'une ville, il est nécessaire de fusionner les informations contenues dans les données provenant de nombreux domaines, tels que la météo, la circulation, le mouvement des personnes, les centres d'intérêt, le réseau routier, les données historiques sur la qualité de l'air et les rapports en temps réel sur la qualité de l'air avec les connaissances sectorielles en météorologie et sciences environnementales, afin de produire un modèle de prédiction efficace.

En ce qui concerne la prestation de services en informatique urbaine, il a utilisé la plate-forme d'informatique urbaine à titre d'exemple. « Une plate-forme d'informatique urbaine, tout comme l'IOS, peut construire un 'système d'exploitation' à l'échelle de la ville pour faire une ville intelligente », a-t-il déclaré. « Cela vise à aider les administrations municipales à résoudre les problèmes de données dans des secteurs tels que les transports, la planification, la protection de l'environnement, l'énergie, le crédit urbain, la sécurité publique et l'administration en ligne, et à permettre aux partenaires de différents secteurs utilisant des algorithmes d'IA de créer un écosystème au service du développement des villes intelligentes. »

Le développement de l'intelligence artificielle requiert des scientifiques des données

M. Zheng a mis un accent particulier sur l'importance des scientifiques des données. Selon lui, il est impossible de résoudre les problèmes urbains sans l'apport de talents interdisciplinaires en intelligence artificielle qui peuvent découvrir les règles qui se profilent derrière les données et aussi appliquer des modèles algorithmiques dans divers secteurs.

À propos de M. Yu Zheng : http://urban-computing.com/yuzheng

À propos de JD Digits

JD Digits était auparavant connue sous le nom de JD Finance, avant sa complète modernisation et son changement de nom en novembre 2018. Elle s'est fixé comme objectif opérationnel de relier le secteur financier et l'économie réelle en utilisant les technologies numériques, en renforçant l'influence d'Internet, en consolidant le développement de l'industrie numérique et intelligente, en favorisant le développement de l'économie réelle et en créant une plus grande valeur sociale.

Grâce à ses technologies de pointe et à son expertise en matière de Big data, d'intelligence artificielle, d'Internet des objets et de blockchain, JD Digits s'est engagée dans de nombreux domaines tels que la finance, l'informatique urbaine, l'agriculture, les services aux campus et le marketing numérique. À l'avenir, JD Digits s'intégrera dans d'autres secteurs de l'économie réelle et explorera plus en profondeur les modèles commerciaux actuels et les tendances en développement.

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