論文の概要: Autonomous Building Cyber-Physical Systems Using Decentralized Autonomous Organizations, Digital Twins, and Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19262v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 02:34:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:49.362815
• Title: Autonomous Building Cyber-Physical Systems Using Decentralized Autonomous Organizations, Digital Twins, and Large Language Model
• Title（参考訳）: 分散化された自律組織、デジタル双生児、および大規模言語モデルを用いたサイバー物理システムの構築
• Authors: Reachsak Ly, Alireza Shojaei,
• Abstract要約: 本稿では,分散型自律型サイバー物理システムフレームワークについて紹介する。 分散自律型組織、大規模言語モデル、デジタルツインを統合して、スマートで自己管理型、運用型、財務的に自律的な建築インフラを構築する。 人工知能アシスタントは、ブロックチェーンのための直感的なヒューマンビルディングインタラクションを提供し、運用管理関連のタスクを構築するために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Current autonomous building research primarily focuses on energy efficiency and automation. While traditional artificial intelligence has advanced autonomous building research, it often relies on predefined rules and struggles to adapt to complex, evolving building operations. Moreover, the centralized organizational structures of facilities management hinder transparency in decision-making, limiting true building autonomy. Research on decentralized governance and adaptive building infrastructure, which could overcome these challenges, remains relatively unexplored. This paper addresses these limitations by introducing a novel Decentralized Autonomous Building Cyber-Physical System framework that integrates Decentralized Autonomous Organizations, Large Language Models, and digital twins to create a smart, self-managed, operational, and financially autonomous building infrastructure. This study develops a full-stack decentralized application to facilitate decentralized governance of building infrastructure. An LLM-based artificial intelligence assistant is developed to provide intuitive human-building interaction for blockchain and building operation management-related tasks and enable autonomous building operation. Six real-world scenarios were tested to evaluate the autonomous building system's workability, including building revenue and expense management, AI-assisted facility control, and autonomous adjustment of building systems. Results indicate that the prototype successfully executes these operations, confirming the framework's suitability for developing building infrastructure with decentralized governance and autonomous operation.
• Abstract（参考訳）: 現在の自律的な建築研究は主にエネルギー効率と自動化に焦点を当てている。 従来の人工知能は高度な自律的な建築研究を持っているが、しばしば事前に定義されたルールに頼り、複雑な建築業務に適応するのに苦労する。 さらに、施設管理の中央集権的な組織構造は、意思決定における透明性を阻害し、真の建築自律性を制限する。 これらの課題を克服できる分散型ガバナンスと適応的な構築インフラに関する研究は、いまだに未調査である。 本稿では、分散自律組織、大規模言語モデル、デジタルツインを統合して、スマートで自己管理型、運用型、財務的に自律的な建築インフラを構築する、分散自律構築サイバー物理システムフレームワークを新たに導入することで、これらの制限に対処する。 本研究は,インフラの分散管理を容易にするために,フルスタックの分散アプリケーションを開発する。 LLMベースの人工知能アシスタントは、ブロックチェーンのための直感的なヒューマンビルディングインタラクションを提供し、オペレーション管理関連のタスクを構築し、自律的なビルディング操作を可能にする。 建設収益と費用管理、AI支援施設制御、建築システムの自律的な調整などを含む、自律的な建築システムの作業性を評価するために、現実世界の6つのシナリオがテストされた。 その結果、プロトタイプはこれらの操作をうまく実行し、分散ガバナンスと自律運用によるインフラ構築にフレームワークが適していることが確認された。

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