都市エネルギー計画を支援する建物年齢コホートのマッピングのためのマルチエージェント・システム

概要: 都市の建物群の年齢分布を決定することは、持続可能な自治体暖房計画と更新の優先順位付けにとって極めて重要です。しかし、既存のアプローチはしばしばセンサーやリモートセンシング技術を用いて収集されたデータに依存しており、データの不整合や欠落を残しています。私たちは、異種のデータ源からデータを統合する3つの重要なエージェント、Zensusエージェント、OSMエージェント、Monumentエージェントから成るマルチエージェントLLMシステムを提示します。データオーケストレーターとハーモナイザーは建物のフットプリントをジオコーディングし、重複を排除します。この統合されたグラウンドトゥルースを用いて、ConvNeXtをバックボーンとし、特徴ピラミッドネットワーク（FPN）、CoordConv空間チャネル、Squeeze-and-Excitation（SE）ブロックを拡張した衛星画像のみを用いる分類器 BuildingAgeCNN を導入します。空間的クロスバリデーションの下で、BuildingAgeCNN は全体正確度 90.69%、 macro-F1（マクロF1）67.25% と控えめです。これは強いクラス不均衡と隣接する歴史的コホート間の継続的な混乱を反映しています。計画アプリケーションのリスクを軽減するため、住所から予測へのパイプラインにはキャリブレーション済みの信頼度推定を含め、信頼度が低いケースを手動レビューの対象としてフラグを立てます。このマルチエージェントLLMシステムは、構造化データの収集を支援するだけでなく、エネルギー需要計画者が地域暖房ネットワークを最適化し、低炭素の持続可能なエネルギーシステムをターゲットとすることにも寄与します。