Centrala begrepp
LLMの推論能力と知識を活用し、長期的なセンサートレースから複雑なイベントを認識することができる。
Sammanfattning
本研究では、センサートレースを用いた高度な推論タスクにLLMを活用する手法「LLMSense」を提案している。
- 生のセンサーデータや低レベルの認識結果をテキスト化し、LLMに入力することで高度な推論を行うことができる。
- 長いセンサートレースを扱う際の性能向上のため、トレースの要約や過去のトレースの選択的な活用を行う。
- 認知症診断や在室検知などの高度推論タスクで80%以上の精度を達成できることを示した。
- エッジ-クラウド連携によりプライバシーと性能のトレードオフを実現できる。
Statistik
認知症診断タスクでは、LLMSenseは80%以上の精度を達成した。
在室検知タスクでは、過去6時間のトレースを選択的に追加することで87.5%の精度を達成した。
Citat
"LLMの推論能力と知識を活用し、長期的なセンサートレースから複雑なイベントを認識することができる。"
"エッジ-クラウド連携によりプライバシーと性能のトレードオフを実現できる。"