[論文レビュー] GenAI-powered Multi-Agent Paradigm for Smart Urban Mobility: Opportunities and Challenges for Integrating Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Intelligent Transportation Systems

Haowen Xu, Jinghui Yuan+5 more|arXiv (Cornell University)|Aug 31, 2024

Traffic Prediction and Management Techniques被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、GenAIを活用したマルチエージェントフレームワークを提案し、LLMsとRAGをITSと統合して、通勤者、運用者、意思決定者のための知的で対話的なスマートモビリティサービスを提供します。

ABSTRACT

Leveraging recent advances in generative AI, multi-agent systems are increasingly being developed to enhance the functionality and efficiency of smart city applications. This paper explores the transformative potential of large language models (LLMs) and emerging Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologies in Intelligent Transportation Systems (ITS), paving the way for innovative solutions to address critical challenges in urban mobility. We begin by providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art in mobility data, ITS, and Connected Vehicles (CV) applications. Building on this review, we discuss the rationale behind RAG and examine the opportunities for integrating these Generative AI (GenAI) technologies into the smart mobility sector. We propose a conceptual framework aimed at developing multi-agent systems capable of intelligently and conversationally delivering smart mobility services to urban commuters, transportation operators, and decision-makers. Our approach seeks to foster an autonomous and intelligent approach that (a) promotes science-based advisory to reduce traffic congestion, accidents, and carbon emissions at multiple scales, (b) facilitates public education and engagement in participatory mobility management, and (c) automates specialized transportation management tasks and the development of critical ITS platforms, such as data analytics and interpretation, knowledge representation, and traffic simulations. By integrating LLM and RAG, our approach seeks to overcome the limitations of traditional rule-based multi-agent systems, which rely on fixed knowledge bases and limited reasoning capabilities. This integration paves the way for a more scalable, intuitive, and automated multi-agent paradigm, driving advancements in ITS and urban mobility.

研究の動機と目的

• 複数の規模で渋滞、事故、および炭素排出量を削減するための科学的ベースの助言を促進する。
• 人間中心のインターフェースを通じた公衆教育と参加型モビリティ管理の強化。
• データ分析、知識表現、交通シミュレーションなどの交通管理タスクを自動化する。

提案手法

• 現在のモビリティデータ、ITS、および CV アプリケーションを精査して知識ベースを構築する。
• スマートモビリティサービスを提供するマルチエージェントシステムの概念的 GenAI フレームワークを提案する。
• 従来システムの固定知識の限界を克服するために、LLMsとRAGの統合を説明する。
• オントロジーと知識グラフに導かれた、LLMエージェント、検索エージェント、タスク特定エージェントからなるマルチエージェントアーキテクチャを定義する。
• リアルタイムおよび履歴データの統合（交通、天気、インフラ、GPS）を強調し、文脈対応の回答を提供する。
• 標準的なチャットボットを超える独自の対話機能を概説する。シナリオベースのパーソナライゼーションとデータ主導の、シミュレーションに基づく助言を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMsとRAGを ITS および CV アプリケーションに効果的に統合して、スマートな都市モビリティを支援するにはどうすればよいか？
• RQ2 交通計画、運用、および公共参加における GenAI搭載のマルチエージェントシステムの導入における機会、利点、課題は何か？
• RQ3 このようなシステムがモビリティ助言と意思決定支援において、個別化、適時性、解釈可能性をどのように保証できるか？
• RQ4 拡張性があり相互運用可能な GenAI搭載 ITS ソリューションを実現するために、どのようなアーキテクチャの構成要素とデータフローが必要か？

主な発見

• 概念的な GenAI 搭載のマルチエージェントフレームワークは、リアルタイムおよび履歴データを用いて、個別化されたシナリオ駆動のモビリティ助言を提供できる。
• LLMsとRAGの統合は、柔軟な推論と最新知識アクセスを可能にすることで、規則ベースのシステムの制約を克服できる。
• LLMエージェント、検索エージェント、タスク特定エージェントを含むマルチエージェントアーキテクチャは、データ分析、シミュレーション、知識表現など、ITS の多様なタスクをサポートする。
• このアプローチは、公共参加を可能にしつつ、渋滞・事故・排出を削減し、交通管理タスクを自動化することを目指す。
• 本研究は、GenAI が従来の ITS チャットボットを超えて、解釈性、ユーザー対話、および相互運用性を向上させる方法を概説する。