論文の概要: GenAI-powered Multi-Agent Paradigm for Smart Urban Mobility: Opportunities and Challenges for Integrating Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Intelligent Transportation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00494v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 18:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 14:18:10.845084
• Title: GenAI-powered Multi-Agent Paradigm for Smart Urban Mobility: Opportunities and Challenges for Integrating Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Intelligent Transportation Systems
• Title（参考訳）: GenAIを利用したスマートシティモビリティのためのマルチエージェントパラダイム:大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)をインテリジェントトランスポーテーションシステムと統合するための機会と課題
• Authors: Haowen Xu, Jinghui Yuan, Anye Zhou, Guanhao Xu, Wan Li, Xuegang Ban, Xinyue Ye,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) と新生検索・拡張生成技術 (RAG) の変換可能性について検討する。 本稿では,スマートモビリティサービスをインテリジェントかつ対話的に提供可能なマルチエージェントシステムの開発を目的とした概念的フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.310791311301962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Leveraging recent advances in generative AI, multi-agent systems are increasingly being developed to enhance the functionality and efficiency of smart city applications. This paper explores the transformative potential of large language models (LLMs) and emerging Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologies in Intelligent Transportation Systems (ITS), paving the way for innovative solutions to address critical challenges in urban mobility. We begin by providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art in mobility data, ITS, and Connected Vehicles (CV) applications. Building on this review, we discuss the rationale behind RAG and examine the opportunities for integrating these Generative AI (GenAI) technologies into the smart mobility sector. We propose a conceptual framework aimed at developing multi-agent systems capable of intelligently and conversationally delivering smart mobility services to urban commuters, transportation operators, and decision-makers. Our approach seeks to foster an autonomous and intelligent approach that (a) promotes science-based advisory to reduce traffic congestion, accidents, and carbon emissions at multiple scales, (b) facilitates public education and engagement in participatory mobility management, and (c) automates specialized transportation management tasks and the development of critical ITS platforms, such as data analytics and interpretation, knowledge representation, and traffic simulations. By integrating LLM and RAG, our approach seeks to overcome the limitations of traditional rule-based multi-agent systems, which rely on fixed knowledge bases and limited reasoning capabilities. This integration paves the way for a more scalable, intuitive, and automated multi-agent paradigm, driving advancements in ITS and urban mobility.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIの最近の進歩を活用して、スマートシティアプリケーションの機能と効率を高めるために、マルチエージェントシステムの開発が進んでいる。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) と知的交通システム (ITS) におけるRAG(Retrieval-Augmented Generation) 技術の革新的可能性について考察し,都市移動における重要な課題に対処するための革新的な解決法を提案する。 まず、モビリティデータ、ITS、コネクテッド・ビークルズ(CV)アプリケーションにおける現在の最先端技術の概要を概観することから始める。 このレビューに基づいて、RAGの背景にある理論的根拠を考察し、これらのジェネレーティブAI(GenAI)技術をスマートモビリティ分野に統合する機会について検討する。 本稿では,都市通勤者,交通事業者,意思決定者に対して,知的かつ対話的にスマートモビリティサービスを提供するマルチエージェントシステムの開発を目的とした概念的枠組みを提案する。 私たちのアプローチは、自律的でインテリジェントなアプローチを育むためのものです。 (a)交通渋滞、事故、二酸化炭素排出量を複数スケールで削減するための科学ベースの助言を促進する。 (b)参加型モビリティマネジメントにおける公共教育とエンゲージメントの促進、及び (c)データ分析や解釈,知識表現,交通シミュレーションなど,特別な交通管理タスクや重要なITSプラットフォームの開発を自動化する。 LLMとRAGを統合することで、固定知識ベースと限定推論能力に依存する従来のルールベースのマルチエージェントシステムの限界を克服する。 この統合により、よりスケーラブルで直感的で自動化されたマルチエージェントパラダイムが実現され、ITSと都市モビリティの進歩が促進される。

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