論文の概要: Embodied AI-Driven Operation of Smart Cities: A Concise Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09823v1
• Date: Sun, 22 Aug 2021 19:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:28:13.092948
• Title: Embodied AI-Driven Operation of Smart Cities: A Concise Review
• Title（参考訳）: スマートシティの身体的AI駆動操作:簡潔なレビュー
• Authors: Farzan Shenavarmasouleh, Farid Ghareh Mohammadi, M. Hadi Amini, Hamid R. Arabnia
• Abstract要約: Embodied AIは、周囲の環境とのインタラクションを通じて学ぶことに焦点を当てている。 さまざまなアルゴリズム、アプローチ、ソリューションとともに、その定義、その特性、そして現在の成果を概観する。 そして、利用可能なシミュレーターと3D対話可能なデータベースを探索し、この分野の研究を可能とします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A smart city can be seen as a framework, comprised of Information and Communication Technologies (ICT). An intelligent network of connected devices that collect data with their sensors and transmit them using cloud technologies in order to communicate with other assets in the ecosystem plays a pivotal role in this framework. Maximizing the quality of life of citizens, making better use of resources, cutting costs, and improving sustainability are the ultimate goals that a smart city is after. Hence, data collected from connected devices will continuously get thoroughly analyzed to gain better insights into the services that are being offered across the city; with this goal in mind that they can be used to make the whole system more efficient. Robots and physical machines are inseparable parts of a smart city. Embodied AI is the field of study that takes a deeper look into these and explores how they can fit into real-world environments. It focuses on learning through interaction with the surrounding environment, as opposed to Internet AI which tries to learn from static datasets. Embodied AI aims to train an agent that can See (Computer Vision), Talk (NLP), Navigate and Interact with its environment (Reinforcement Learning), and Reason (General Intelligence), all at the same time. Autonomous driving cars and personal companions are some of the examples that benefit from Embodied AI nowadays. In this paper, we attempt to do a concise review of this field. We will go through its definitions, its characteristics, and its current achievements along with different algorithms, approaches, and solutions that are being used in different components of it (e.g. Vision, NLP, RL). We will then explore all the available simulators and 3D interactable databases that will make the research in this area feasible. Finally, we will address its challenges and identify its potentials for future research.
• Abstract（参考訳）: スマートシティは、情報通信技術(ICT)で構成されるフレームワークと見なすことができる。 センサーでデータを収集し、クラウド技術を使用してエコシステム内の他の資産と通信する、接続されたデバイスのインテリジェントネットワークは、このフレームワークにおいて重要な役割を果たす。 市民の生活の質を最大化し、資源をより活用し、コストを削減し、持続可能性を改善することが、スマートシティが追求する究極の目標である。 したがって、接続されたデバイスから収集されたデータは、継続的に分析され、市内で提供されているサービスに関するより良い洞察を得ることができます。 ロボットと物理機械はスマートシティの不可分な部分である。 Embodied AIは、これらを深く研究し、現実の環境にどのように適合するかを探求する研究分野である。 静的データセットから学習しようとするインターネットaiとは対照的に、周囲の環境とのインタラクションによる学習に焦点を当てている。 Embodied AIは、コンピュータビジョン(Computer Vision)、トーク(NLP)、ナビゲート(Navigate)、インターアクティベート(Interact)を環境(強化学習(Reinforcement Learning))、推論(Reason)(General Intelligence)と同時に見ることができるエージェントを訓練することを目指している。 自律走行車とパーソナル・コンパニオンは、今ではEmbodied AIの恩恵を受けている。 本稿では,この分野の簡潔な検討を試みる。 私たちは、その定義、その特性、そしてその現在の成果を、異なるアルゴリズム、アプローチ、そしてその様々なコンポーネント(例えば、)で使われているソリューションと共に見ていく。 ビジョン、NLP、RL)。 そして、利用可能なシミュレーターと3D対話可能なデータベースを探索し、この分野の研究を可能とします。 最後に,課題に対処し,今後の研究の可能性を明らかにする。

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