衛星画像と生成AIによる世界の都市開発の未来像

要旨: 都市開発は人類の歴史を形作ってきた決定的な力であり、何世紀にもわたって都市を形づくってきました。しかし、過去の研究の多くは、このような開発を主に予測課題として分析しており、その生成的な性質を十分に反映できていません。そこで本研究では、地球規模で持続可能な都市開発を構想するためのマルチモーダルな生成AIフレームワークを設計します。プロンプトと地理空間（ジオスペーシャル）による制御を統合することで、世界の上位500の大都市圏にわたって、高い忠実度（フィデリティ）、多様性、現実的な都市衛星画像を生成できます。これにより、ユーザは都市開発の目標を指定でき、その目標に整合する新しい画像を作成できるだけでなく、テキストプロンプトと地理空間制約によって外観を制御可能な多様なシナリオも提示できます。また、周辺環境から学習することで、都市の再開発の実践も促進します。視覚的な合成の域を超えて、本研究では、都市の形態に関する潜在表現を符号化し解釈することで、グローバルな都市間学習を実現できることを見出します。具体的には、地球規模の空間ネットワークを通じて、都市環境のスタイルを首尾よく転移できます。さらに、これらの潜在表現は、炭素排出量予測のような下流の予測タスクを強化することも可能です。加えて、人間の専門家による評価により、生成された都市画像が実際の都市画像と同等であることが確認されます。総じて、本研究は、都市計画を加速するための革新的なアプローチを提示し、世界中の都市に対するシナリオベースの計画プロセスを支援します。