論文の概要: Integrating Generative Artificial Intelligence in Intelligent Vehicle Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17137v1
• Date: Mon, 15 May 2023 09:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-04 12:00:29.952531
• Title: Integrating Generative Artificial Intelligence in Intelligent Vehicle Systems
• Title（参考訳）: インテリジェント車両システムにおける生成型人工知能の統合
• Authors: Lukas Stappen, Jeremy Dillmann, Serena Striegel, Hans-J\"org V\"ogel, Nicolas Flores-Herr, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: 自動車産業がAIを徐々に統合するにつれ、生成的人工知能技術はユーザーインタラクションに革命をもたらす可能性を秘めている。 本稿では, 音声, 音声, 視覚, マルチモーダルインタラクションを重視した, 自動車分野における生成人工知能の現在の応用について概説する。 我々は、ドメイン適応性、アライメント、マルチモーダル統合など、将来の重要な研究分野について概説し、倫理に関する課題やリスクに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724940029079736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to serve as a comprehensive guide for researchers and practitioners, offering insights into the current state, potential applications, and future research directions for generative artificial intelligence and foundation models within the context of intelligent vehicles. As the automotive industry progressively integrates AI, generative artificial intelligence technologies hold the potential to revolutionize user interactions, delivering more immersive, intuitive, and personalised in-car experiences. We provide an overview of current applications of generative artificial intelligence in the automotive domain, emphasizing speech, audio, vision, and multimodal interactions. We subsequently outline critical future research areas, including domain adaptability, alignment, multimodal integration and others, as well as, address the challenges and risks associated with ethics. By fostering collaboration and addressing these research areas, generative artificial intelligence can unlock its full potential, transforming the driving experience and shaping the future of intelligent vehicles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,研究者や実践者のための総合的なガイドとして機能し,インテリジェントな自動車の文脈における生成型人工知能と基礎モデルの現状,応用可能性,今後の研究方向性について考察することを目的とする。 自動車産業がAIを徐々に統合するにつれ、生成的人工知能技術はユーザーインタラクションに革命をもたらす可能性を持ち、より没入的で直感的でパーソナライズされた車内体験を提供する。 本稿では,自動車分野における生成型人工知能の応用について概観し,音声,音声,視覚,マルチモーダルインタラクションを強調する。 その後、我々は、ドメイン適応性、アライメント、マルチモーダル統合などを含む重要な将来の研究分野について概説し、倫理に関する課題とリスクに対処する。 コラボレーションを育み、これらの研究領域に取り組むことによって、ジェネレイティブ・人工知能は、その全可能性を解き放ち、運転体験を変革し、インテリジェントな自動車の未来を形作ることができる。

関連論文リスト

• Exploring the Interplay Between Video Generation and World Models in Autonomous Driving: A Survey [61.39993881402787]
  世界モデルとビデオ生成は、自動運転の領域において重要な技術である。 本稿では,この2つの技術の関係について検討する。 映像生成モデルと世界モデルとの相互作用を分析することにより,重要な課題と今後の研究方向性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T08:58:35Z)
• Generative AI and Its Impact on Personalized Intelligent Tutoring Systems [0.0]
  生成AIは、動的コンテンツ生成、リアルタイムフィードバック、適応学習経路を通じてパーソナライズされた教育を可能にする。 報告では、自動質問生成、カスタマイズされたフィードバック機構、対話システムなどの重要な応用について検討する。 今後の方向性は、マルチモーダルAI統合の潜在的な進歩、学習システムにおける感情的知性、そしてAI駆動型教育の倫理的意味を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T16:01:01Z)
• 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 [10.310791311301962]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) と新生検索・拡張生成技術 (RAG) の変換可能性について検討する。 本稿では,スマートモビリティサービスをインテリジェントかつ対話的に提供可能なマルチエージェントシステムの開発を目的とした概念的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-31T16:14:42Z)
• Human-Centered Automation [0.3626013617212666]
  この論文は、自動化システムの設計と開発におけるユーザニーズと嗜好を優先するHCA(Human-Centered Automation)の新たな領域について論じている。 本稿は、既存の自動化アプローチの限界、AIとRPAの統合の課題、生産性、イノベーション、そしてこれらの技術へのアクセスを民主化するための人間中心の自動化の利点について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T22:12:28Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• A Survey on the Applications of Frontier AI, Foundation Models, and Large Language Models to Intelligent Transportation Systems [8.017557640367938]
  本稿では,知的交通システム(ITS)の領域におけるフロンティアAI,基礎モデル,大規模言語モデル(LLM)の変容的影響について検討する。 交通インテリジェンスを推進し、交通管理を最適化し、スマートシティの実現に寄与する重要な役割を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T10:29:48Z)
• Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
  エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。 我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T19:11:18Z)
• The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
  機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。 ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
• World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental Robotics: Frontiers and Challenges [51.92834011423463]
  我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。 神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T06:38:14Z)
• Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
  この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。 欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:49:50Z)
• Toward a Rational and Ethical Sociotechnical System of Autonomous Vehicles: A Novel Application of Multi-Criteria Decision Analysis [0.0]
  人工知能(AI)と自律システムの拡張は、膨大な社会的利益を生み出す可能性を示している。 知的エージェントのシステム開発を可能にするために、関連する社会的懸念に対処する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T23:52:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。