[論文レビュー] The Role of LLMs in Sustainable Smart Cities: Applications, Challenges, and Future Directions

Amin Ullah, Guilin Qi+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 7, 2024

Smart Cities and Technologies被引用数 17

ひとこと要約

DL、FL、IoT、Blockchain、NLP、LLMs が 持続可能なスマートシティにおける ICT をどう最適化できるかについての理論的探究で、応用、課題、将来の方向性を概説する。

ABSTRACT

Smart cities stand as pivotal components in the ongoing pursuit of elevating urban living standards, facilitating the rapid expansion of urban areas while efficiently managing resources through sustainable and scalable innovations. In this regard, as emerging technologies like Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), big data analytics, and fog and edge computing have become increasingly prevalent, smart city applications grapple with various challenges, including the potential for unauthorized disclosure of confidential and sensitive data. The seamless integration of emerging technologies has played a vital role in sustaining the dynamic pace of their development. This paper explores the substantial potential and applications of Deep Learning (DL), Federated Learning (FL), IoT, Blockchain, Natural Language Processing (NLP), and large language models (LLMs) in optimizing ICT processes within smart cities. We aim to spotlight the vast potential of these technologies as foundational elements that technically strengthen the realization and advancement of smart cities, underscoring their significance in driving innovation within this transformative urban milieu. Our discourse culminates with an exploration of the formidable challenges that DL, FL, IoT, Blockchain, NLP, and LLMs face within these contexts, and we offer insights into potential future directions.

研究の動機と目的

• AI、DL、FL、IoT、Blockchain、NLP、および LLMs の活用を促し、持続可能なスマートシティの ICT を向上させる。
• 都市部におけるこれら技術の潜在的な応用を強調する。）
• スマートシティのエコシステムへの統合における主要な課題を特定する。
• 今後の研究開発の洞察と方針を提供する。

提案手法

• スマートシティにおける DL、FL、IoT、Blockchain、NLP、LLMs の役割について、概念的・文献ベースの議論を行う。
• スマートシティの取り組みを強化する潜在的な応用と基盤要素を統合する。
• スマートシティ文脈におけるこれら技術が直面する重大な課題を論じる。
• 今後の研究開発の展望と方針を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 持続可能なスマートシティにおける ICT プロセスを最適化する DL、Federated Learning、IoT、Blockchain、NLP、LLMs の実質的な応用とは何か？
• RQ2 データプライバシーと統合に関して特にどんな課題をもたらすか、スマートシティ文脈でのこれら技術の課題は何か？
• RQ3 スマートシティにおけるこれらの技術の採用と有効性を進展させるための将来の方向性はどのようなものが実現可能か？

主な発見

• 議論された技術（DL、FL、IoT、Blockchain、NLP、および LLMs）は、スマートシティの ICT プロセスを最適化する substantial potential を有している。
• 新興技術は、スマートシティの取り組みの動的な発展を維持する上で重要な役割を果たす。
• データプライバシーの懸念や統合の問題を含む、克服すべき手ごわい課題が存在する。
• 本論文は、この分野の研究と実践を進展させるための潜在的な将来の方向性について洞察を提供する。