論文の概要: Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18077v2
- Date: Wed, 17 Jul 2024 15:32:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 22:07:40.913331
- Title: Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた低炭素人工知能のための生成AI
- Authors: Jinbo Wen, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Hongyang Du, Yang Zhang, Zhu Han,
- Abstract要約: ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている
本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。
本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.0243099823109
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: By integrating Artificial Intelligence (AI) with the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence of Things (AIoT) has revolutionized many fields. However, AIoT is facing the challenges of energy consumption and carbon emissions due to the continuous advancement of mobile technology. Fortunately, Generative AI (GAI) holds immense potential to reduce carbon emissions of AIoT due to its excellent reasoning and generation capabilities. In this article, we explore the potential of GAI for carbon emissions reduction and propose a novel GAI-enabled solution for low-carbon AIoT. Specifically, we first study the main impacts that cause carbon emissions in AIoT, and then introduce GAI techniques and their relations to carbon emissions. We then explore the application prospects of GAI in low-carbon AIoT, focusing on how GAI can reduce carbon emissions of network components. Subsequently, we propose a Large Language Model (LLM)-enabled carbon emission optimization framework, in which we design pluggable LLM and Retrieval Augmented Generation (RAG) modules to generate more accurate and reliable optimization problems. Furthermore, we utilize Generative Diffusion Models (GDMs) to identify optimal strategies for carbon emission reduction. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed framework. Finally, we insightfully provide open research directions for low-carbon AIoT.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とIoT(Internet of Things)を統合することで、AIoT(Artificial Intelligence of Things)は多くの分野に革命をもたらした。
しかしAIoTは、モバイル技術の継続的な進歩により、エネルギー消費と二酸化炭素排出量の課題に直面している。
幸いなことに、Generative AI(GAI)は、その優れた推論と生成能力のために、AIoTの二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている。
本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。
具体的には、まず、AIoTにおける炭素排出量の原因となる主な影響について研究し、次に、GAI技術とその炭素排出量との関係について紹介する。
次に、低炭素AIoTにおけるGAIの適用可能性について検討し、GAIがネットワークコンポーネントの二酸化炭素排出量を減らす方法に焦点を当てる。
次に,Large Language Model (LLM) 対応の炭素排出最適化フレームワークを提案し,より正確で信頼性の高い最適化問題を生成するために,プラグブルLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG)モジュールを設計する。
さらに, 生成拡散モデル(GDM)を用いて, 二酸化炭素排出削減のための最適戦略を同定する。
その結果,提案手法の有効性が示唆された。
最後に、低炭素AIoTのオープンな研究指針について考察する。
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