Large Language Models for UAVs: Current State and Pathways to the Future

要約

無人航空機（UAV）は、軍事・民生両方の領域で複雑な課題に適応可能なソリューションを提供し、多様な分野で変革をもたらす技術として台頭してきた。その能力の拡大は、人工知能（AI）や機械学習（ML）アルゴリズムのような最先端の計算ツールを統合することで、さらなる進歩のためのプラットフォームを提示している。これらの進歩は、人間生活の様々な側面に大きな影響を与え、比類のない効率性と利便性の時代を育んでいる。AIの重要な構成要素である大規模言語モデル（LLM）は、配備された環境内で顕著な学習・適応能力を示し、人間レベルの熟練度に近づく可能性を持つ進化した知能の形態を実証している。この研究では、UAVとLLMを統合して自律システムの開発を推進する重要な可能性を探る。LLMアーキテクチャを包括的にレビューし、UAV統合への適合性を評価する。さらに、最先端のLLMベースのUAVアーキテクチャを要約し、UAVフレームワーク内にLLMを組み込む新たな機会を特定する。特に、UAVアプリケーションにおけるスペクトルセンシングと共有の強化のために、LLMを活用してデータ解析と意思決定プロセスを改善することに焦点を当てる。さらに、LLMの統合により、既存のUAVアプリケーションの範囲がどのように拡大され、災害対応やネットワーク復旧などの緊急シナリオにおいて、自律的なデータ処理、意思決定の改善、応答時間の短縮が可能になるかを調査する。最後に、LLMとUAVの効果的な統合を促進するために重要な今後の研究分野を強調する。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have emerged as a transformative technology across diverse sectors, offering adaptable solutions to complex challenges in both military and civilian domains. Their expanding capabilities present a platform for further advancement by integrating cutting-edge computational tools like Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms. These advancements have significantly impacted various facets of human life, fostering an era of unparalleled efficiency and convenience. Large Language Models (LLMs), a key component of AI, exhibit remarkable learning and adaptation capabilities within deployed environments, demonstrating an evolving form of intelligence with the potential to approach human-level proficiency. This work explores the significant potential of integrating UAVs and LLMs to propel the development of autonomous systems. We comprehensively review LLM architectures, evaluating their suitability for UAV integration. Additionally, we summarize the state-of-the-art LLM-based UAV architectures and identify novel opportunities for LLM embedding within UAV frameworks. Notably, we focus on leveraging LLMs to refine data analysis and decision-making processes, specifically for enhanced spectral sensing and sharing in UAV applications. Furthermore, we investigate how LLM integration expands the scope of existing UAV applications, enabling autonomous data processing, improved decision-making, and faster response times in emergency scenarios like disaster response and network restoration. Finally, we highlight crucial areas for future research that are critical for facilitating the effective integration of LLMs and UAVs.

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