近年、デジタルツインネットワーク（DTN）の研究が進んでいますが、新たにLLM-Twinという手法が注目を集めています。
LLM-Twinは、伝統的なフェデレーテッドラーニング（FL）ベースのDTNと比較して、計算と通信の消費を大幅に削減し、スマートホームなどのケーススタディでその実用性と優位性を示しています。
特に、物理デバイスの属性やデータが著しく変化した際にのみ、ローカルでの計算や重みのマージが周期的に実行されます。
これにより、他のDTNやサービス効率に影響せず、データ量の増加にも強い安定性とスケーラビリティを持ちます。また、セキュリティ機能も強化されており、LLM-Twinは侵入者による機密情報の取得を防止する仕組みを備えていることも確認されています。
さらに、スマートホームでの適用例では、例えば、ユーザーが自宅と隣人の照明の明るさを質問すると、DTは局所的なデータとプロンプトデータベースの情報を統合して応答を生成します。
このような進展は、スマートホームや他の分野でのデジタルツインの普及と効率化に大きく貢献すると期待されています。
出典 : LLM-Twin: mini-giant model-driven beyond 5G digital twin networking framework with semantic secure communication and computation – Scientific Reports https://www.nature.com/articles/s41598-024-69474-5