LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks

要約

無人航空機（UAV）は、さまざまなプライベートおよび商業用アプリケーションでますます使用されています。
交通規制、パッケージ配信、および検索救助（SAR）運用。
UAV支援センサーネットワーク（UASNET）、特に深い強化学習（DRL）で使用される機械学習（ML）方法は、SAR作業などの緊急事態の緊急性と矛盾する、複雑で長い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、低いサンプル効率などの課題に直面しています。
このペーパーでは、緊急事態のDRLの代替として、コンテキスト内学習（ICL）ベースのデータ収集スケジューリング（ICLDC）スキームを提案します。
UAVは、ログに記録された感覚データをLLMに収集して送信して、自然言語でタスクの説明を生成し、そこからUAVによって実行されるデータ収集スケジュールを取得します。
このシステムは、タスクの説明にフィードバックを追加し、将来の決定のためにフィードバックを利用することにより、継続的に適応します。
この方法は、タスクの説明がネットワークのパフォーマンスを損なうために操作され、LLMの脆弱性をそのような攻撃に対する脆弱性を強調するために操作されます。
提案されたICLDCは、累積パケット損失を約56 \％減らすことにより、最大チャネルゲインを上回ります。
ICLDCは、UAV支援データ収集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有望な方向性を提示します。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are increasingly being used in various private and commercial applications, e.g. traffic control, package delivery, and Search and Rescue (SAR) operations. 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 sample efficiency, which conflict with the urgency of emergencies such as SAR operations. This paper proposes In-Context Learning (ICL)-based Data Collection Scheduling (ICLDC) scheme, as an alternative to DRL in emergencies. The UAV collects and transmits logged sensory data, to an LLM, to generate a task description in natural language, from which it obtains a data collection schedule to be executed by the UAV. The system continuously adapts by adding feedback to task descriptions and utilizing feedback for future decisions. This method is tested against jailbreaking attacks, where task description is manipulated to undermine network performance, highlighting the vulnerability of LLMs to such attacks. The proposed ICLDC outperforms the Maximum Channel Gain by reducing cumulative packet loss by approximately 56\%. ICLDC presents a promising direction for intelligent scheduling and control in UAV-assisted data collection.

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