論文の概要: The Role of LLMs in Sustainable Smart Cities: Applications, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14596v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 05:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-25 16:44:32.395821
• Title: The Role of LLMs in Sustainable Smart Cities: Applications, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 持続可能なスマートシティにおけるllmの役割 : 応用,課題,今後の方向性
• Authors: Amin Ullah, Guilin Qi, Saddam Hussain, Irfan Ullah, Zafar Ali
• Abstract要約: 本稿では、スマートシティにおけるプロセス最適化における、ディープラーニング(DL)、フェデレートラーニング(FL)、モノのインターネット(IoT)、自然言語処理(NLP)、大規模言語モデル(LLM)の実質的な可能性と応用について検討する。 我々は、スマートシティの実現と発展を技術的に強化する基礎的要素として、これらの技術の膨大な潜在能力を浮き彫りにすることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.457812474103449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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.
• Abstract（参考訳）: スマートシティは、持続的でスケーラブルな革新を通じて資源を効率的に管理しながら、都市部の急速な拡大を促進する都市生活水準の上昇を追求する上で、重要な要素である。 この点において、人工知能(AI)やIoT(Internet of Things)、ビッグデータ分析、フォグとエッジコンピューティングといった新興技術がますます普及しつつある中、スマートシティアプリケーションは、機密で機密性の高いデータの不正開示など、さまざまな課題に直面する。 新興技術のシームレスな統合は、開発のダイナミックなペースを維持する上で重要な役割を担ってきた。 本稿では、スマートシティにおけるICTプロセスの最適化における、ディープラーニング(DL)、フェデレートラーニング(FL)、IoT、ブロックチェーン、自然言語処理(NLP)、および大規模言語モデル(LLM)のかなりの可能性と応用について検討する。 我々は、これらの技術の膨大な潜在能力を、スマートシティの実現と発展を技術的に強化する基礎的な要素として見極めることを目指しており、この変革的な都市ミリューにおけるイノベーションの推進の重要性を浮き彫りにしている。 私たちの談話は、DL、FL、IoT、Blockchain、NLP、LLMがこれらの状況で直面している、恐ろしい課題を探求することで頂点に達します。

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