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04.02.2019 – 04:59

JD Digits

JD iCity tritt erfolgreich auf AAAI 2019 in Erscheinung

Peking (ots/PRNewswire)

JD iCity hat auf der AAAI 2019 Konferenz in Hawaii für Aufmerksamkeit gesorgt. Das Unternehmen zeigte auf, wie man fortschrittliche Techniken zur Fusion von Daten aus mehreren Quellen mit räumlich-zeitlich datengesteuerten Modellen zur Lösung städtischer Probleme in den Bereichen Verkehr, Umweltschutz, Energieverbrauch und weiteren Feldern mit über Data-Mining gewonnenen Erkenntnissen kombiniert.

Die AAAI ist die führende Konferenz im Bereich künstliche Intelligenz. Dr. Yu Zheng, Vice President von JD.COM und Chief Data Scientist von JD Digits, der auch Geschäftsführer von JD Intelligent City Research ist, hielt die 'Urban Computing: Building Intelligent Cities Using Big Data and AI' betitelte Keynote-Speech. Dr. Zheng, ein Verfechter des Urban Computing-Konzepts, ist Autor des kürzlich von MIT Press veröffentlichten 'Urban Computing', das weltweit erste maßgebliche Werk im Feld Urban Computing.

In seinem Eröffnungsvortrag erläuterte Zheng, das Konzept Urban Computing umfasse urbane Perzeption & Datenerfassung, Big Data Management, datengetriebene Analyse und Dienstleistungen.

Spezifisch räumlich-zeitliche Big Data brauchen 'spezialisierte KI-Algorithmen'

Zheng führte aus, dass der Prozess von urbaner Perzeption & Datenerfassung mit vielen Herausforderungen einhergehe, zu denen die Beschaffung von mehr Daten mit begrenzten Ressourcen zählen, unzureichende Daten, was auf den extremen Mangel an Sensoren in den Städten zurückzuführen ist, sowie gravierende Datenverluste aufgrund von fehlerhaften Sensoren oder anderen Faktoren.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, schlug Zheng vor, verschiedene Arten von Daten im städtischen Umfeld, wie die Strömungsbewegungen von Menschenmassen, Verkehrsfluss, Luftqualität, Wetterdaten und Social Media Daten, als einheitliche räumlich-zeitliche Datentypen zu vereinen, und dann diese Daten unter Verwendung mehrerer speziell entwickelter räumlich-zeitlicher Indizes zu verwalten. Zheng zeigte als Beispiel auf, wie diese Techniken zur Erkennung von Falschparkern durch Mining der in großer Menge vorliegenden Trajektionsdaten von gemeinsam genutzten Fahrrädern beitragen können.

'Betriebssystem für die Stadt' macht die intelligenten Städte von morgen möglich

Dr. Zheng betonte mit Blick auf die datengetriebene Analyse für Städte, dass sich die Struktur der räumlich-zeitlichen Daten von einfachen Text- und Bilddaten unterscheide. Ein Foto ist statisch in seiner Größe und zeitlich nicht veränderlich, die Bewegungsbahn eines Fahrzeugs ändert sich jedoch ständig, und keine Punkt dieser Bewegungsbahn ist austauschbar. Zheng führte beispielhaft die Problematik an, die Ströme von Menschenmassen regional bei Großveranstaltungen zu prognostizieren, wobei die neuen, von JD Intelligent City Research entwickelten KI-Modelle akkurat den Strom von Menschen oder Verkehrsströme in einem bestimmten Zeitraum vorhersagen können. Für die städtischen Verwaltungsbehörden ist dies von erheblichem Wert.

Die Analyse von räumlich-zeitlichen Daten kann nicht exakt genug sein, wenn sie nicht mit Big Data aus verschiedenen Sektoren synchronisiert wird. So kann beispielsweise die Luftqualität in verschiedenen Teilen einer Mega-City zum gleichen Zeitpunkt sehr unterschiedlich sein. Zheng glaubt, dass man, um die Luftqualität eines bestimmten Standorts in einer Stadt vorherzusagen, die Informationen der Daten aus vielen Bereichen wie z.B. Wetter, Verkehr, Menschenströme, besondere Anziehungspunkte, Verkehrsnetz, historische Daten sowie Echtzeit-Berichte zur Luftqualität, und Fachwissen in Meteorologie und Umweltwissenschaften zusammenführen muss, um ein effektives Vorhersagemodell zu erstellen.

Mit Blick auf die Erbringung von Dienstleistungen im städtischen Computing führte Zheng das Beispiel der urbanen Computing-Plattform an. "Eine urbane Computing-Plattform kann genau wie das IOS ein 'Betriebssystem' auf Stadtebene für die Smart City erstellen", sagte er. "Dies soll die kommunalen Verwaltungen bei der Bewältigung von Datenproblemen in Bereichen wie Verkehr, Planung, Umweltschutz, Energie, Stadtkredite, öffentliche Sicherheit und E-Government unterstützen und Partnern in verschiedenen Branchen mit Hilfe von KI-Algorithmen ermöglichen, ein Ökosystem für die Entwicklung der intelligenten Stadt zu aufzubauen".

KI-Entwicklung braucht Datenwissenschaftler

Zheng betonte insbesondere die Bedeutung der Datenwissenschaftler. Seiner Meinung nach ist es unmöglich, städtische Probleme ohne die Beiträge von interdisziplinär tätigen Spitzenkräften für künstliche Intelligenz zu lösen, die Regeln hinter den Daten aufdecken und auch Algorithmenmodelle in verschiedenen Bereichen anwenden können.

Informationen zu Dr. Yu Zheng: http://urban-computing.com/yuzheng

Informationen zu JD Digits

JD Digits, früher als JD Finance bekannt, benannte sich im November 2018 nach umfangreicher Modernisierung um. Ziel des Unternehmen ist es, Finanzindustrie und Realwirtschaft durch den Einsatz von Digitaltechnologie zusammenzuführen, den Einfluss des Internets zu stärken, die digitale und intelligente Entwicklung der Industrien zu fördern, die Entwicklung der realen Wirtschaft zu pflegen und einen größeren sozialen Mehrwert zu generieren.

Mit modernster Technologie und Expertise in den Bereichen Big Data, KI, IoT und Blockchain ist JD Digits in zahlreichen Sektoren tätig, darunter Finanzwesen, Urban Computing, Landwirtschaft, Campus-Dienste sowie Digitalmarketing. Zukünftig wird JD Digits in weitere Geschäftsbereiche der Realwirtschaft vordringen und aktuelle Geschäftsmuster sowie Entwicklungstrends tiefgehender untersuchen.

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Kontakt:

Liang Zhaohe
liangzhaohe@jd.com
+86 01089185860