[논문 리뷰] The Role of LLMs in Sustainable Smart Cities: Applications, Challenges, and Future Directions

Amin Ullah, Guilin Qi외 3명|arXiv (Cornell University)|2024. 02. 07.

Smart Cities and Technologies인용 수 17

한 줄 요약

DL, FL, IoT, 블록체인, NLP, 그리고 LLM이 지속 가능한 스마트 시티의 ICT를 어떻게 최적화할 수 있는지에 대한 이론적 탐구로, 응용, 도전과제, 그리고 잠재적 향후 방향을 개요로 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지속 가능한 스마트 시티 ICT를 향상시키기 위해 AI, DL, FL, IoT, Blockchain, NLP 및 LLM의 활용을 고무한다.
• 도시 맥락에서 이러한 기술들의 잠재적 응용을 강조한다.
• 스마트 시티 생태계 내에서 이러한 기술들을 통합하는 데 직면한 주요 도전과제를 식별한다.
• 향후 연구 및 개발에 대한 통찰과 방향을 제공한다.

제안 방법

• 스마트 시티에서 DL, FL, IoT, Blockchain, NLP 및 LLM의 역할에 대해 개념적이고 문헌 기반의 담론을 제시한다.
• 스마트 시티 이니셔니브를 강화하는 잠재적 응용과 기초 요소를 종합한다.
• 스마트 시티 맥락에서 이러한 기술들이 직면한 강력한 도전과제를 논의한다.
• 향후 연구 및 개발에 대한 관점과 방향을 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지속 가능한 스마트 시티에서 DL, 연합학습(Federated Learning), IoT, Blockchain, NLP 및 LLM이 ICT 프로세스를 최적화하는 실질적 응용은 무엇인가?
• RQ2 데이터 프라이버시 및 통합과 관련하여 스마트 시티 맥락에서 이러한 기술들이 제기하는 도전과제는 무엇인가?
• RQ3 스마트 시티에서 이러한 기술의 도입과 효율성을 향상시킬 수 있는 미래 방향은 무엇이 타당한가?

주요 결과

• 논의된 기술들(DL, FL, IoT, Blockchain, NLP, 및 LLM들)은 스마트 시티에서 ICT 프로세스를 최적화할 잠재력이 상당하다.
• 신기술은 스마트 시티 이니셔티브의 역동적 발전을 지속하는 데 중요한 역할을 한다.
• 데이터 프라이버시 문제와 통합 이슈를 포함한 만만치 않은 도전과제들이 있으며 이를 해결해야 한다.
• 본 논문은 이 분야의 연구와 실천을 진전시키기 위한 잠재적 향후 방향에 대한 통찰을 제공한다.