論文の概要: Advancing Autonomous Emergency Response Systems: A Generative AI Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09044v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.375649
• Title: Advancing Autonomous Emergency Response Systems: A Generative AI Perspective
• Title（参考訳）: 自律的緊急対応システムの改善: ジェネレーティブAIの展望
• Authors: Yousef Emami, Radha Reddy, Azadeh Pourkabirian, Miguel Gutierrez Gaitan,
• Abstract要約: AVインテリジェンス, DM強化RL, LLM支援ICLの現状について検討した。 本稿では、ジェネレーティブAIの観点から、次世代の自律緊急応答システムを理解するための重要な枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous Vehicles (AVs) are poised to revolutionize emergency services by enabling faster, safer, and more efficient responses. This transformation is driven by advances in Artificial Intelligence (AI), particularly Reinforcement Learning (RL), which allows AVs to navigate complex environments and make critical decisions in real time. However, conventional RL paradigms often suffer from poor sample efficiency and lack adaptability in dynamic emergency scenarios. This paper reviews next-generation AV optimization strategies to address these limitations. We analyze the shift from conventional RL to Diffusion Model (DM)-augmented RL, which enhances policy robustness through synthetic data generation, albeit with increased computational cost. Additionally, we explore the emerging paradigm of Large Language Model (LLM)-assisted In-Context Learning (ICL), which offers a lightweight and interpretable alternative by enabling rapid, on-the-fly adaptation without retraining. By reviewing the state of the art in AV intelligence, DM-augmented RL, and LLM-assisted ICL, this paper provides a critical framework for understanding the next generation of autonomous emergency response systems from a Generative AI perspective.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は、より速く、より安全で、より効率的な応答を可能にすることで、救急サービスに革命をもたらす。 この変換は人工知能(AI)、特に強化学習(RL)の進歩によって推進され、AVは複雑な環境をナビゲートし、リアルタイムで重要な決定を下すことができる。 しかし、従来のRLパラダイムは、しばしばサンプル効率が悪く、動的緊急時の適応性に欠ける。 本稿では,これらの制約に対処するための次世代AV最適化戦略についてレビューする。 我々は,従来のRLから拡散モデル(DM)へのシフトを分析し,計算コストの増大にもかかわらず,合成データ生成によるポリシーの堅牢性を高める。 さらに,Large Language Model (LLM) を補助する In-Context Learning (ICL) の新たなパラダイムについても検討する。 本稿では, AVインテリジェンス, DM強化RL, LLM支援ICLの現状を概観することにより, 次世代の自律緊急応答システムを理解するための重要な枠組みを提供する。

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