A Modular and Multimodal Generative AI Framework for Urban Building Energy Data: Generating Synthetic Homes

📄 arXiv: 2509.09794v1 📥 PDF

作者: Jackson Eshbaugh, Chetan Tiwari, Jorge Silveyra

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-11

备注: 44 pages; 2 appendices; 9 figures; 1 table. Code available at https://github.com/Lafayette-EshbaughSilveyra-Group/synthetic-homes

💡 一句话要点

提出模块化多模态生成AI框架，用于生成城市建筑能源数据，合成住宅信息。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成式AI 能源建模 多模态学习 城市建筑 数据合成

📋 核心要点

  1. 能源建模研究依赖大量数据，但获取这些数据面临成本高、隐私限制等挑战。
  2. 论文提出一种模块化多模态生成AI框架，利用公开数据和图像合成住宅能源数据。
  3. 实验表明，该框架能生成逼真且带标签的数据，降低了对受限数据源的依赖。

📝 摘要（中文）

计算模型已成为能源建模研究的强大工具，具有可扩展性和定量结果的优势。然而，这些模型需要大量数据，其中一些数据无法访问、成本高昂或涉及隐私问题。本文介绍了一种模块化多模态框架，利用生成式人工智能（AI）从公开可用的住宅信息和图像中生成此类数据。此外，我们提供了一个演示该框架的流程，并评估其生成式AI组件。实验表明，我们的框架使用AI避免了生成模型的常见问题，并生成了逼真的、带标签的数据。通过减少对昂贵或受限数据源的依赖，我们为更易于访问和可重复的研究铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有能源建模研究依赖大量数据，而这些数据往往难以获取，存在成本高昂、隐私限制等问题。这阻碍了能源建模研究的可及性和可重复性。现有方法难以利用公开可用的信息和图像数据生成高质量的能源建模所需数据。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式人工智能（AI）技术，特别是多模态生成模型，从公开可用的住宅信息和图像中合成能源建模所需的数据。通过这种方式，可以减少对昂贵或受限数据源的依赖，提高研究的可及性和可重复性。该方法的核心在于构建一个模块化的框架，能够灵活地集成不同的生成模型，并处理多种类型的数据。

技术框架：该框架是一个模块化的多模态生成AI系统，包含以下主要模块：1) 数据收集模块：从公开渠道收集住宅信息和图像数据；2) 特征提取模块：提取数据的相关特征，例如建筑面积、房间数量、建筑类型等；3) 生成模型模块：利用生成式AI模型（例如GAN、VAE等）生成合成的能源数据；4) 数据标注模块：对生成的数据进行自动标注；5) 评估模块：评估生成数据的质量和真实性。整个流程包括数据预处理、模型训练、数据生成和评估等步骤。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个模块化和多模态的生成AI框架，能够有效地利用公开可用的住宅信息和图像数据生成高质量的能源建模数据。与传统的依赖于昂贵或受限数据源的方法相比，该框架具有更高的可及性和可重复性。此外，该框架的模块化设计使得可以灵活地集成不同的生成模型，并处理多种类型的数据。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断，生成模型模块可能采用了多种生成式AI模型，例如GAN、VAE等，并针对能源数据的特点进行了优化。损失函数可能包括对抗损失、重构损失等，以保证生成数据的质量和真实性。网络结构可能采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以处理图像和文本数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够生成逼真且带标签的住宅能源数据，有效避免了生成模型的常见问题。通过与真实数据进行对比，验证了生成数据的质量和真实性。该框架降低了对昂贵或受限数据源的依赖，为更易于访问和可重复的研究铺平了道路。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市规划、能源政策制定、智能家居设计等领域。通过生成合成的住宅能源数据，可以支持更广泛的能源建模研究，促进节能减排技术的开发和应用。此外，该框架还可以用于生成其他类型的城市数据，例如交通数据、人口数据等，为城市管理和决策提供支持。

📄 摘要（原文）

Computational models have emerged as powerful tools for energy modeling research, touting scalability and quantitative results. However, these models require a plethora of data, some of which is inaccessible, expensive, or raises privacy concerns. We introduce a modular multimodal framework to produce this data from publicly accessible residential information and images using generative artificial intelligence (AI). Additionally, we provide a pipeline demonstrating this framework, and we evaluate its generative AI components. Our experiments show that our framework's use of AI avoids common issues with generative models. Our framework produces realistic, labeled data. By reducing dependence on costly or restricted data sources, we pave a path towards more accessible and reproducible research.