論文の概要: Sustainable and Intelligent Public Facility Failure Management System Based on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06231v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 02:30:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 17:24:48.550248
• Title: Sustainable and Intelligent Public Facility Failure Management System Based on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく持続的かつインテリジェントな公共施設故障管理システム
• Authors: Siguo Bi, Jilong Zhang, Wei Ni,
• Abstract要約: 本稿では,新たなLarge Language Model (LLM)ベースのスマートデバイス管理フレームワークを提案する。 公共施設の予算制約を大幅に減らすための実用性と能力を示す。 フレームワークの範囲を拡大して、より広範な公共施設を含めるとともに、最先端のサイバーセキュリティ技術と統合する予定です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.776153063614244
• License:
• Abstract: This paper presents a new Large Language Model (LLM)-based Smart Device Management framework, a pioneering approach designed to address the intricate challenges of managing intelligent devices within public facilities, with a particular emphasis on applications to libraries. Our framework leverages state-of-the-art LLMs to analyze and predict device failures, thereby enhancing operational efficiency and reliability. Through prototype validation in real-world library settings, we demonstrate the framework's practical applicability and its capacity to significantly reduce budgetary constraints on public facilities. The advanced and innovative nature of our model is evident from its successful implementation in prototype testing. We plan to extend the framework's scope to include a wider array of public facilities and to integrate it with cutting-edge cybersecurity technologies, such as Internet of Things (IoT) security and machine learning algorithms for threat detection and response. This will result in a comprehensive and proactive maintenance system that not only bolsters the security of intelligent devices but also utilizes machine learning for automated analysis and real-time threat mitigation. By incorporating these advanced cybersecurity elements, our framework will be well-positioned to tackle the dynamic challenges of modern public infrastructure, ensuring robust protection against potential threats and enabling facilities to anticipate and prevent failures, leading to substantial cost savings and enhanced service quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくスマートデバイス管理フレームワークを提案する。これは,公共施設内でのインテリジェントデバイス管理の複雑な課題に対処するための先駆的なアプローチであり,特にライブラリへのアプリケーションに重点を置いている。 我々のフレームワークは、最先端のLCMを活用してデバイス故障を分析し、予測し、運用効率と信頼性を向上させる。 実世界の図書館環境におけるプロトタイプ検証を通じて,公共施設の予算制約を著しく軽減するフレームワークの実用性と能力を示す。 私たちのモデルの先進的で革新的な性質は、プロトタイプテストにおける実装の成功から明らかです。 フレームワークの範囲を拡大して,さまざまな公共施設を含めるとともに,IoT(Internet of Things)セキュリティやマシンラーニングアルゴリズムといった最先端のサイバーセキュリティテクノロジと統合して,脅威検出と応答を行う計画です。 これにより、インテリジェントデバイスのセキュリティを強化するだけでなく、機械学習を自動分析やリアルタイム脅威軽減に活用する、包括的で積極的なメンテナンスシステムが実現される。 これらの先進的なサイバーセキュリティ要素を取り入れることで、我々のフレームワークは、現代の公共インフラの動的な課題に対処し、潜在的な脅威に対する堅牢な保護を確保し、施設が障害を予測および防止し、大幅なコスト削減とサービス品質の向上に繋がる。

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