9月22日上午9:00-11:00，院级高等讲堂于交通运输工程学院（通达馆）103会议室成功举行。本次讲座的主题为：Learning and Managing the Complex Urban Transport System with Big Data。讲座邀请了来自香港理工大学的马玮助理教授为大家带来了精彩的报告。
马老师首先介绍了自己所带领的“Mobility AI Lab”的整体研究方向。该实验室致力于利用人工智能和工程模型建立一个整体的城市交通系统感知、学习、建模和管理框架。在感知方面，他们利用开放数据、视频数据等构建了全网络的交通流量估计系统。在学习方面，他们开发了适用于不同城市的少样本交通预测迁移学习算法。在建模方面，他们开发了结合微观与宏观的城市动态交通仿真平台。在管理方面，他们利用深度强化学习实现了交通信号控制的智能优化和示范引导。
马老师还详细介绍了各个研究方向在最近取得的最新进展。比如在交通流预测方面，他们最新的算法可以只需要目标城市较少的样本，就可以从源城市丰富的历史数据中进行知识迁移，实现对目标城市交通流的准确预测。这些技术的应用将有助于更好地感知、分析、模拟和优化管理复杂的城市交通系统，科学指导城市规划，提升城市交通状况，促进城市可持续发展。
最后，马老师详细解答了现场参会师生关于采集数据质量如何保证、拥堵机理成因的研究与成果以及大语言模型在交通数据分析领域的应用等相关问题。