論文の概要: Data on the Move: Traffic-Oriented Data Trading Platform Powered by AI Agent with Common Sense
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00995v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 06:17:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 00:36:18.683156
- Title: Data on the Move: Traffic-Oriented Data Trading Platform Powered by AI Agent with Common Sense
- Title（参考訳）: 移動に関するデータ:コモンセンスを持つAIエージェントによって駆動されるトラフィック指向データトレーディングプラットフォーム
- Authors: Yi Yu, Shengyue Yao, Tianchen Zhou, Yexuan Fu, Jingru Yu, Ding Wang, Xuhong Wang, Cen Chen, Yilun Lin,
- Abstract要約: 私たちはData on The Move(DTM)というトラフィック指向のデータトレーディングプラットフォームを導入しました。
DTMはトラフィックシミュレーション、データトレーディング、AIエージェントを統合する。
提案するAIエージェントベースの価格設定手法は,合理的な価格を提供することでデータトレーディングを強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.398890792164703
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the digital era, data has become a pivotal asset, advancing technologies such as autonomous driving. Despite this, data trading faces challenges like the absence of robust pricing methods and the lack of trustworthy trading mechanisms. To address these challenges, we introduce a traffic-oriented data trading platform named Data on The Move (DTM), integrating traffic simulation, data trading, and Artificial Intelligent (AI) agents. The DTM platform supports evident-based data value evaluation and AI-based trading mechanisms. Leveraging the common sense capabilities of Large Language Models (LLMs) to assess traffic state and data value, DTM can determine reasonable traffic data pricing through multi-round interaction and simulations. Moreover, DTM provides a pricing method validation by simulating traffic systems, multi-agent interactions, and the heterogeneity and irrational behaviors of individuals in the trading market. Within the DTM platform, entities such as connected vehicles and traffic light controllers could engage in information collecting, data pricing, trading, and decision-making. Simulation results demonstrate that our proposed AI agent-based pricing approach enhances data trading by offering rational prices, as evidenced by the observed improvement in traffic efficiency. This underscores the effectiveness and practical value of DTM, offering new perspectives for the evolution of data markets and smart cities. To the best of our knowledge, this is the first study employing LLMs in data pricing and a pioneering data trading practice in the field of intelligent vehicles and smart cities.
- Abstract（参考訳）: デジタル時代には、データは重要な資産となり、自動運転などの技術が進歩している。
それにもかかわらず、データトレーディングは堅牢な価格設定方法の欠如や信頼できるトレーディングメカニズムの欠如といった課題に直面している。
これらの課題に対処するために、トラフィックシミュレーション、データトレーディング、AIエージェントを統合する、Data on The Move (DTM)と呼ばれるトラフィック指向のデータトレーディングプラットフォームを導入する。
DTMプラットフォームは、明白なデータ価値評価とAIベースのトレーディングメカニズムをサポートする。
LLM(Large Language Models)の共通感覚機能を利用して、トラフィックの状態とデータ値を評価することで、DTMはマルチラウンドのインタラクションとシミュレーションを通じて、合理的なトラフィックデータ価格を決定することができる。
さらに、DTMは、交通システム、マルチエージェントインタラクション、および取引市場における個人の不均一性と不合理な振る舞いをシミュレートすることで、価格法検証を提供する。
DTMプラットフォーム内では、コネクテッドカーやトラヒックライトコントローラといったエンティティが情報収集、データ価格、トレーディング、意思決定に従事している。
シミュレーションの結果,提案したAIエージェントベースの価格設定手法は,交通効率の向上が示すように,合理的な価格を提供することでデータトレーディングの促進を図っている。
これはDTMの有効性と実用性を強調し、データ市場とスマートシティの進化に対する新たな視点を提供する。
我々の知る限りでは、LLMをデータ価格に採用する最初の研究であり、インテリジェントな車やスマートシティの分野におけるデータトレーディングの先駆的な実践である。
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