論文の概要: LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14556v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 10:05:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 23:47:37.829487
• Title: LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks
• Title（参考訳）: UAV支援センサネットワークにおけるデータ収集スケジューリングのためのLLM-Enabled In-Context Learning
• Authors: Yousef Emami, Hao Gao, SeyedSina Nabavirazani, Luis Almeida,
• Abstract要約: 無人航空機 (UAV) は、様々な民間および商用用途で利用されている。 UAV-assisted Sensor Networks (UASNETs) やDeep Reinforcement Learning (DRL) で使用される機械学習(ML) は、複雑で長いモデルトレーニングのような課題に直面している。 本稿では,緊急時におけるDRLの代替として,ICLDC(In-Context Learning)に基づくデータ収集スケジューリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3355457804095248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are increasingly being used in various private and commercial applications, e.g. traffic control, package delivery, and Search and Rescue (SAR) operations. Machine Learning (ML) methods used in UAV-assisted Sensor Networks (UASNETs) and especially in Deep Reinforcement Learning (DRL) face challenges such as complex and lengthy model training, gaps between simulation and reality, and low sample efficiency, which conflict with the urgency of emergencies such as SAR operations. This paper proposes In-Context Learning (ICL)-based Data Collection Scheduling (ICLDC) scheme, as an alternative to DRL in emergencies. The UAV collects and transmits logged sensory data, to an LLM, to generate a task description in natural language, from which it obtains a data collection schedule to be executed by the UAV. The system continuously adapts by adding feedback to task descriptions and utilizing feedback for future decisions. This method is tested against jailbreaking attacks, where task description is manipulated to undermine network performance, highlighting the vulnerability of LLMs to such attacks. The proposed ICLDC outperforms the Maximum Channel Gain by reducing cumulative packet loss by approximately 56\%. ICLDC presents a promising direction for intelligent scheduling and control in UAV-assisted data collection.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、交通制御、パッケージの配送、検索・救助(SAR)といった様々な民間・商用用途でますます利用されている。 UAV-assisted Sensor Networks (UASNETs) や、特にDeep Reinforcement Learning (DRL) で使用される機械学習(ML) は、複雑で長いモデルトレーニング、シミュレーションと現実のギャップ、サンプル効率の低さといった課題に直面している。 本稿では,緊急時におけるDRLの代替として,ICLDC(In-Context Learning)に基づくデータ収集スケジューリング手法を提案する。 UAVは、ログ化された知覚データをLLMに収集して送信し、自然言語でタスク記述を生成し、UAVが実行するデータ収集スケジュールを取得する。 タスク記述にフィードバックを追加し、将来の意思決定にフィードバックを活用することで、システムは継続的に適応する。 この方法は、ネットワーク性能を損なうためにタスク記述を操作し、そのような攻撃に対するLLMの脆弱性を強調するジェイルブレイク攻撃に対してテストされる。 提案した ICLDC は,累積パケット損失を約 56 % 削減することで,最大チャネルゲインを上回っている。 ICLDCは、UAV支援データ収集において、インテリジェントなスケジューリングと制御のための有望な方向を示す。

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