Urban Air Mobility as a System of Systems: An LLM-Enhanced Holonic Approach

要約

Urban Air Mobility（UAM）は、システムアーキテクチャ、計画、タスク管理、および実行の課題に直面するシステム（SOS）の新興システム（SOS）です。
従来の建築的アプローチは、動的環境と複雑な環境内でのスケーラビリティ、適応性、シームレスなリソース統合と闘っています。
このペーパーでは、UAMの複雑さを管理するために大規模な言語モデル（LLM）を組み込んだインテリジェントホロニックアーキテクチャを紹介します。
ホロンは自律的に半機能し、航空タクシー、地上輸送、ヴェルティポート間のリアルタイム調整を可能にします。
LLMSは、自然言語の入力を処理し、適応計画を生成し、天候の変化や空域の閉鎖などの混乱を管理します。電気スクーターと空気タクシーを使用したマルチモーダル輸送のケーススタディを通じて、このアーキテクチャがどのように動的なリソースの割り当て、リアルタイムの補充、自律的な適応が集中制御され、より弾力性のある都市輸送ネットワークを作成することを可能にします。
分散型制御とAI駆動型の適応性を進めることにより、この作業は、ハイブリッドAIの統合と現実世界の検証を対象とした将来の努力により、回復力のある人間中心のUAMエコシステムの基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Urban Air Mobility (UAM) is an emerging System of System (SoS) that faces challenges in system architecture, planning, task management, and execution. Traditional architectural approaches struggle with scalability, adaptability, and seamless resource integration within dynamic and complex environments. This paper presents an intelligent holonic architecture that incorporates Large Language Model (LLM) to manage the complexities of UAM. Holons function semi autonomously, allowing for real time coordination among air taxis, ground transport, and vertiports. LLMs process natural language inputs, generate adaptive plans, and manage disruptions such as weather changes or airspace closures.Through a case study of multimodal transportation with electric scooters and air taxis, we demonstrate how this architecture enables dynamic resource allocation, real time replanning, and autonomous adaptation without centralized control, creating more resilient and efficient urban transportation networks. By advancing decentralized control and AI driven adaptability, this work lays the groundwork for resilient, human centric UAM ecosystems, with future efforts targeting hybrid AI integration and real world validation.

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