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/2504.14556v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 15:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 17:53:16.224045
• 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 Zhou, SeyedSina Nabavirazani, Luis Almeida,
• Abstract要約: In-Context Learning-Data Collection Scheduling (ICLDC) は、緊急時にDeep Reinforcement Learning (DRL) に代わるものとして提案される。 検証器は、LLM(Large Language Model)によって生成されたスケジュールを評価し、安全でないスケジュールをオーバーライドすることによって、安全なUAV操作を保証する。 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されたジェイルブレイク攻撃に対してテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.115319174448755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are increasingly being utilized in various private and commercial applications, e.g., traffic control, parcel delivery, and Search and Rescue (SAR) missions. 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 sampling efficiency, which conflict with the urgency of emergencies, such as SAR missions. In this paper, an In-Context Learning (ICL)-Data Collection Scheduling (ICLDC) system is proposed as an alternative to DRL in emergencies. The UAV collects sensory data and transmits it to a Large Language Model (LLM), which creates a task description in natural language. From this description, the UAV receives a data collection schedule that must be executed. A verifier ensures safe UAV operations by evaluating the schedules generated by the LLM and overriding unsafe schedules based on predefined rules. The system continuously adapts by incorporating feedback into the task descriptions and using this for future decisions. This method is tested against jailbreaking attacks, where the task description is manipulated to undermine network performance, highlighting the vulnerability of LLMs to such attacks. The proposed ICLDC significantly reduces cumulative packet loss compared to both the DQN and Maximum Channel Gain baselines. ICLDC presents a promising direction for intelligent scheduling and control in UASNETs.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、交通制御、パーセル配送、サーチ・アンド・レスキュー(SAR)ミッションなど、様々な民間・商用用途で利用されつつある。 UAV-Assisted Sensor Networks (UASNETs) や、特にDeep Reinforcement Learning (DRL) では、複雑な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、サンプリング効率の低下といった課題に直面している。 本稿では,緊急時のDRLの代替として,ICLDC(In-Context Learning)システムを提案する。 UAVは知覚データを収集し、それをLarge Language Model (LLM)に送信し、自然言語でタスク記述を生成する。 この記述から、UAVはデータ収集スケジュールを受け取り、実行しなければならない。 検証器は、LCMによって生成されたスケジュールを評価し、予め定義されたルールに基づいて安全でないスケジュールをオーバーライドすることによって、安全なUAV操作を保証する。 システムは、タスク記述にフィードバックを取り入れ、将来の決定にこれを使用することで、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ICCDCは,DQNおよび最大チャネルゲインベースラインと比較して累積パケット損失を著しく低減する。 ICLDCは、UASNETにおける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性を示す。

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