論文の概要: Large Language Models for UAVs: Current State and Pathways to the Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01745v1
• Date: Thu, 2 May 2024 21:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 14:24:53.185766
• Title: Large Language Models for UAVs: Current State and Pathways to the Future
• Title（参考訳）: UAV用大規模言語モデルの現状と将来への道筋
• Authors: Shumaila Javaid, Nasir Saeed, Bin He,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は様々な分野にまたがるトランスフォーメーション技術として登場した。 この研究は、自律システムの開発を促進するために、UAVとLarge Language Models(LLM)を統合する大きな可能性を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85423435360359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have emerged as a transformative technology across diverse sectors, offering adaptable solutions to complex challenges in both military and civilian domains. Their expanding capabilities present a platform for further advancement by integrating cutting-edge computational tools like Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms. These advancements have significantly impacted various facets of human life, fostering an era of unparalleled efficiency and convenience. Large Language Models (LLMs), a key component of AI, exhibit remarkable learning and adaptation capabilities within deployed environments, demonstrating an evolving form of intelligence with the potential to approach human-level proficiency. This work explores the significant potential of integrating UAVs and LLMs to propel the development of autonomous systems. We comprehensively review LLM architectures, evaluating their suitability for UAV integration. Additionally, we summarize the state-of-the-art LLM-based UAV architectures and identify novel opportunities for LLM embedding within UAV frameworks. Notably, we focus on leveraging LLMs to refine data analysis and decision-making processes, specifically for enhanced spectral sensing and sharing in UAV applications. Furthermore, we investigate how LLM integration expands the scope of existing UAV applications, enabling autonomous data processing, improved decision-making, and faster response times in emergency scenarios like disaster response and network restoration. Finally, we highlight crucial areas for future research that are critical for facilitating the effective integration of LLMs and UAVs.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は様々な分野にまたがる革新的技術として登場し、軍事と民間の両方において複雑な課題に対する適応可能な解決策を提供している。 彼らの拡張能力は、人工知能(AI)や機械学習(ML)アルゴリズムといった最先端の計算ツールを統合することで、さらなる進歩のためのプラットフォームを提供する。 これらの進歩は人類の様々な側面に大きく影響を与え、非並列な効率性と利便性の時代を育んでいる。 AIのキーコンポーネントであるLarge Language Models(LLMs)は、デプロイされた環境内での卓越した学習と適応能力を示し、人間レベルの熟練度にアプローチする可能性を備えた、進化したインテリジェンスの形態を示す。 この研究は、自律システムの開発を促進するために、UAVとLLMを統合する大きな可能性を探求する。 我々はLLMアーキテクチャを概観的にレビューし、UAV統合への適合性を評価した。 さらに,最新のLLMベースのUAVアーキテクチャを要約し,UAVフレームワークにLLMを組み込む新たな機会を見出した。 特に,データ分析と意思決定のプロセス,特にUAVアプリケーションにおけるスペクトルセンシングと共有の強化にLLMを活用することに注力する。 さらに, LLM 統合が既存の UAV アプリケーションの範囲を拡大し, 自律型データ処理の実現, 意思決定の改善, 災害対応やネットワーク復旧といった緊急時の応答時間短縮を実現する方法について検討した。 最後に, LLM と UAV の効果的な統合を促進する上で重要な今後の研究分野について紹介する。

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