Integrating LLMs with ITS: Recent Advances, Potentials, Challenges, and Future Directions

要約

高度道路交通システム (ITS) は、効率、生産性、環境の持続可能性における重要な課題に対処するスマート シティの開発と運用に不可欠です。
このペーパーでは、ITS の最適化における大規模言語モデル (LLM) の変革の可能性を包括的にレビューします。
最初に、ITS の広範な概要を説明し、そのコンポーネント、運用原理、全体的な有効性を強調します。
次に、GPT、T5、CTRL、BERT などのさまざまな LLM 技術の理論的背景を詳しく調べ、ITS アプリケーションとの関連性を明らかにします。
これに続いて、交通流予測、車両の検出と分類、自動運転、交通標識認識、歩行者検出など、ITS 内での LLM の幅広いアプリケーションを検証します。
私たちの分析により、これらの先進的なモデルが交通管理と安全性をどのように大幅に強化できるかが明らかになりました。
最後に、データの可用性、計算上の制約、倫理的考慮事項など、LLM が ITS で直面する課題と制限について検討します。
また、これらの課題に対処するための将来の研究の方向性と潜在的なイノベーションもいくつか紹介します。
このペーパーは、LLM を ITS に統合する際の複雑さと機会について研究者や実務者をガイドし、より効率的で持続可能で応答性の高い次世代交通システムを構築するためのロードマップを提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

Intelligent Transportation Systems (ITS) are crucial for the development and operation of smart cities, addressing key challenges in efficiency, productivity, and environmental sustainability. This paper comprehensively reviews the transformative potential of Large Language Models (LLMs) in optimizing ITS. Initially, we provide an extensive overview of ITS, highlighting its components, operational principles, and overall effectiveness. We then delve into the theoretical background of various LLM techniques, such as GPT, T5, CTRL, and BERT, elucidating their relevance to ITS applications. Following this, we examine the wide-ranging applications of LLMs within ITS, including traffic flow prediction, vehicle detection and classification, autonomous driving, traffic sign recognition, and pedestrian detection. Our analysis reveals how these advanced models can significantly enhance traffic management and safety. Finally, we explore the challenges and limitations LLMs face in ITS, such as data availability, computational constraints, and ethical considerations. We also present several future research directions and potential innovations to address these challenges. This paper aims to guide researchers and practitioners through the complexities and opportunities of integrating LLMs in ITS, offering a roadmap to create more efficient, sustainable, and responsive next-generation transportation systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google