論文の概要: Data-driven and distributed governance of building facilities management using decentralized autonomous organization, digital twin, and large language models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16298v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 20:10:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.869929
- Title: Data-driven and distributed governance of building facilities management using decentralized autonomous organization, digital twin, and large language models
- Title（参考訳）: 分散型自律組織、デジタルツイン、大規模言語モデルを用いたビル管理のデータ駆動型分散ガバナンス
- Authors: Reachsak Ly, Alireza Shojaei, Xinghua Gao, Philip Agee, Abiola Akanmu,
- Abstract要約: 本稿では,スマートビルディング管理のための新しいAIとデータ駆動型分散ガバナンスフレームワークを紹介する。
このフレームワークは、分散自律組織(DAO)、デジタルツイン、大規模言語モデル(LLM)、ブロックチェーン技術を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6767862854236946
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While traditional AI and data-driven facilities management approaches have improved building operational efficiency, they remain constrained by centralized organizational structures that are vulnerable to cyber attacks, limited contextual understanding, and decision-making processes that exclude key stakeholders from governance. This paper introduces a novel AI- and data-driven distributed governance framework for smart building management that integrates decentralized autonomous organizations (DAOs), digital twins, large language models (LLMs), and blockchain technology. The framework enables transparent collective decision-making through a DAO governance platform, implements data-driven management using IoT and digital twins, incorporates LLM-based virtual assistants for enhanced decision support, and utilizes blockchain for secure building automation. A full-stack decentralized application was developed to facilitate user interaction with these integrated components. The system was evaluated for cost efficiency, scalability, data security, and usability using the System Usability Scale (SUS). Expert interviews were also conducted to assess its practical benefits and implementation challenges.
- Abstract（参考訳）: 従来のAIとデータ駆動型施設管理アプローチは、運用効率の向上を図っているが、サイバー攻撃に弱い集中型の組織構造、文脈的理解の制限、主要なステークホルダーをガバナンスから除外する意思決定プロセスによって制約されている。
本稿では、分散型自律組織(DAO)、デジタルツイン、大規模言語モデル(LLM)、ブロックチェーン技術を統合した、新しいAIおよびデータ駆動型分散ガバナンスフレームワークについて紹介する。
このフレームワークはDAOガバナンスプラットフォームを通じて、透過的な集合的意思決定を可能にし、IoTとデジタルツインを使用したデータ駆動管理を実装し、LLMベースの仮想アシスタントを組み込み、意思決定サポートを強化し、ブロックチェーンを使用して自動化をセキュアに構築する。
これらの統合コンポーネントとのユーザインタラクションを容易にするために、フルスタックの分散アプリケーションを開発した。
このシステムは、SUS(System Usability Scale)を用いて、コスト効率、スケーラビリティ、データセキュリティ、ユーザビリティを評価した。
実践的なメリットと実装上の課題を評価するため、専門家のインタビューも行われた。
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