論文の概要: The Internet of Things in the Era of Generative AI: Vision and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01923v4
- Date: Mon, 09 Dec 2024 14:16:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:47:14.669428
- Title: The Internet of Things in the Era of Generative AI: Vision and Challenges
- Title(参考訳): 生成AI時代の物のインターネット:ビジョンと挑戦
- Authors: Xin Wang, Zhongwei Wan, Arvin Hekmati, Mingyu Zong, Samiul Alam, Mi Zhang, Bhaskar Krishnamachari,
- Abstract要約: IoT関連領域におけるジェネレーティブAIの最も重要な応用について論じる。
もっとも重要な課題をいくつか特定し、現在のギャップについて論じます。
この記事では、ジェネレーティブAIの時代におけるIoTに関する新たな研究を刺激できることを願っています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.227532718582797
- License:
- Abstract: Advancements in Generative AI hold immense promise to push Internet of Things (IoT) to the next level. In this article, we share our vision on IoT in the era of Generative AI. We discuss some of the most important applications of Generative AI in IoT-related domains. We also identify some of the most critical challenges and discuss current gaps as well as promising opportunities on enabling Generative AI for IoT. We hope this article can inspire new research on IoT in the era of Generative AI.
- Abstract(参考訳): Generative AIの進歩は、IoT(Internet of Things)を次のレベルに押し上げるという大きな約束を持っている。
この記事では、ジェネレーティブAIの時代におけるIoTに関するビジョンを共有します。
IoT関連領域におけるジェネレーティブAIの最も重要な応用について論じる。
また、最も重要な課題のいくつかを特定し、現在のギャップを議論するとともに、IoTで生成AIを実現するための有望な機会についても議論しています。
この記事では、ジェネレーティブAIの時代におけるIoTに関する新たな研究を刺激できることを願っています。
関連論文リスト
- Artificial Intelligence of Things: A Survey [14.204632921719933]
IoT(Internet of Things)とAI(Modern Artificial Intelligence)の統合により、AIoT(Artificial Intelligence of Things)と呼ばれる新しいパラダイムが生まれました。
我々は,センサ,コンピューティング,ネットワークおよび通信に関連するAIoT文献について検討する。
これらの分野での進歩に加えて、さまざまな重要なアプリケーションドメイン用に設計されたドメイン固有のAIoTシステムについてもレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T22:45:58Z) - The Roles of Generative Artificial Intelligence in Internet of Electric Vehicles [65.14115295214636]
我々は特に、電気自動車のインターネット(IoEV)について検討し、GenAI for IoEVを4つの異なる層に分類する。
IoEVアプリケーションの各レイヤで使用されるさまざまなGenAI技術を紹介します。
GenAIモデルのトレーニングに利用可能なパブリックデータセットを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T05:12:10Z) - Generative AI Agent for Next-Generation MIMO Design: Fundamentals, Challenges, and Vision [76.4345564864002]
次世代の多重入力多重出力(MIMO)はインテリジェントでスケーラブルであることが期待される。
本稿では、カスタマイズされた特殊コンテンツを生成することができる生成型AIエージェントの概念を提案する。
本稿では、生成AIエージェントをパフォーマンス分析に活用することの有効性を示す2つの説得力のあるケーススタディを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-13T02:39:36Z) - Edge AI for Internet of Energy: Challenges and Perspectives [5.267662071764103]
The Digital landscape of the Internet of Energy (IoE) is on thebrink of a revolution transformation with the integration of edge Artificial Intelligence (AI)
この包括的なレビューは、エッジAIがIoEエコシステムを再構築する可能性と可能性を解明するものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T15:01:56Z) - From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [82.964958051535]
生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T02:58:11Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T05:43:36Z) - Explainable AI over the Internet of Things: Overview, State-of-the-Art
and Future Directions [18.141885505685387]
XAIは、人工知能(AI)の分野を機械のエンドユーザーへの信頼を高めることで変革している。
既存の文献には、IoTにおけるXAIの使用に関する、体系的で包括的な調査作業がない。
セキュリティ強化、IoMT(Internet of Medical Things)、IIoT(Industrial IoT)、IoCT(Internet of City Things)など、IoTアプリケーションに広く使用されているXAIサービスについて説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T11:08:52Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T13:14:28Z)
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。