論文の概要: When IoT Meet LLMs: Applications and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17722v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 23:44:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 04:14:31.200984
• Title: When IoT Meet LLMs: Applications and Challenges
• Title（参考訳）: IoTとLLM: アプリケーションと課題
• Authors: Ibrahim Kok, Orhan Demirci, Suat Ozdemir,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)がIoT(Internet of Things)における高度な意思決定とコンテキスト理解をいかに促進するかを示す。 これは、エッジ、フォグ、クラウドシステム間のIoT-LLM統合に関する最初の包括的な研究である。 産業用IoTアプリケーションのための新しいシステムモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
• License:
• Abstract: Recent advances in Large Language Models (LLMs) have positively and efficiently transformed workflows in many domains. One such domain with significant potential for LLM integration is the Internet of Things (IoT), where this integration brings new opportunities for improved decision making and system interaction. In this paper, we explore the various roles of LLMs in IoT, with a focus on their reasoning capabilities. We show how LLM-IoT integration can facilitate advanced decision making and contextual understanding in a variety of IoT scenarios. Furthermore, we explore the integration of LLMs with edge, fog, and cloud computing paradigms, and show how this synergy can optimize resource utilization, enhance real-time processing, and provide scalable solutions for complex IoT applications. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive study covering IoT-LLM integration between edge, fog, and cloud systems. Additionally, we propose a novel system model for industrial IoT applications that leverages LLM-based collective intelligence to enable predictive maintenance and condition monitoring. Finally, we highlight key challenges and open issues that provide insights for future research in the field of LLM-IoT integration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、多くのドメインにおいて、肯定的かつ効率的にワークフローを変換している。 LLM統合の大きな可能性を持つそのようなドメインのひとつに、IoT(Internet of Things)がある。 本稿では,IoTにおけるLLMの役割について考察し,その推論能力に着目した。 LLM-IoT統合は,さまざまなIoTシナリオにおいて,高度な意思決定とコンテキスト理解を促進する方法を示す。 さらに、LLMとエッジ、フォグ、クラウドコンピューティングのパラダイムの統合について検討し、このシナジーがいかにリソース利用を最適化し、リアルタイム処理を強化し、複雑なIoTアプリケーションにスケーラブルなソリューションを提供するかを示す。 私たちの知る限りでは、エッジ、フォグ、クラウドシステム間のIoT-LLM統合に関する、初めての包括的な研究です。 さらに,LLMに基づく集合的知性を活用して予測保守と条件監視を実現する産業用IoTアプリケーションのための新しいシステムモデルを提案する。 最後に、LLM-IoT統合の分野における今後の研究の洞察を提供する重要な課題とオープンな課題を強調します。

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