A Modular and Multimodal Generative AI Framework for Urban Building Energy Data: Generating Synthetic Homes
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 合成数据 住宅能源 数据增强
📋 核心要点
- 能源建模研究依赖大量数据，但获取这些数据面临可访问性、成本和隐私等多重挑战。
- 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生成合成的住宅能源数据，降低数据获取成本。
- 实验表明，该框架能够生成逼真的、带标签的数据，有效避免了传统生成模型常见的问题，提升了数据质量。
📝 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点。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，并评估了其生成式AI组件。实验表明，该框架使用AI避免了生成模型中常见的难题，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复现的研究铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有能源建模研究依赖大量数据，但这些数据往往难以获取，成本高昂，并且可能涉及隐私问题。现有方法缺乏一种有效且经济的方式来生成高质量的、可用于能源建模的住宅数据。
核心思路：论文的核心思路是利用生成式人工智能（AI），特别是多模态生成模型，从公开可用的住宅信息和图像中学习，并生成合成的、逼真的住宅能源数据。通过这种方式，可以减少对昂贵或受限数据源的依赖，从而降低研究成本并提高可复现性。
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，负责收集公开可用的住宅信息和图像数据；2) 特征提取模块，从收集到的数据中提取相关的特征，例如建筑面积、房间数量、建筑类型等；3) 生成模型模块，使用生成式AI模型（例如GAN或VAE）基于提取的特征生成合成的住宅能源数据；4) 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、数据生成和结果评估等阶段。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个模块化的多模态生成AI框架，能够有效地利用公开数据生成高质量的住宅能源数据。该框架的模块化设计使得可以灵活地替换和改进各个模块，例如使用不同的生成模型或特征提取方法。此外，该框架还能够生成带标签的数据，这对于能源建模研究非常重要。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能因所使用的具体生成模型而异。未来的研究可以进一步探索不同的生成模型和训练策略，以提高生成数据的质量和真实性。具体的技术细节（例如损失函数、网络结构）未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够生成逼真的、带标签的住宅能源数据，有效避免了传统生成模型中常见的难题。通过使用AI，该框架能够更好地捕捉真实数据的分布特征，从而生成更具代表性的合成数据。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该框架在生成高质量数据方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于城市能源建模、智能建筑设计、能源政策制定等领域。通过生成合成的住宅能源数据，可以支持更大规模、更精细化的能源建模研究，从而帮助城市规划者和政策制定者更好地了解城市能源消耗模式，并制定更有效的节能减排措施。此外，该框架还可以用于生成不同类型、不同地区的住宅数据，从而支持更具针对性的能源建模研究。
📄 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.