Autonomous Building Cyber-Physical Systems Using Decentralized Autonomous Organizations, Digital Twins, and Large Language Model
作者: Reachsak Ly, Alireza Shojaei
分类: cs.AI
发布日期: 2024-10-25
备注: 40 pages, 22 figures
💡 一句话要点
提出基于DAO、数字孪生和LLM的自治建筑网络物理系统框架，实现智能自管理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自治建筑 去中心化自治组织 大型语言模型 数字孪生 网络物理系统 智能建筑 区块链
📋 核心要点
- 现有自治建筑研究侧重能源效率和自动化，但传统AI方法依赖预定义规则，难以适应复杂多变的建筑运营。
- 论文提出集成DAO、LLM和数字孪生的去中心化自治建筑网络物理系统框架，实现建筑的智能自管理。
- 通过六个真实场景测试，验证了原型系统在建筑收入管理、AI辅助控制和系统自主调整方面的有效性。
📝 摘要（中文）
当前自治建筑研究主要集中在能源效率和自动化方面。传统人工智能虽然推动了自治建筑研究，但通常依赖于预定义规则，难以适应复杂、不断发展的建筑运营。此外，设施管理中集中式的组织结构阻碍了决策的透明度，限制了真正的建筑自治。针对这些局限性，本文提出了一种新颖的去中心化自治建筑网络物理系统框架，该框架集成了去中心化自治组织（DAO）、大型语言模型（LLM）和数字孪生，以创建一个智能、自管理、可运营且财务自治的建筑基础设施。本研究开发了一个全栈去中心化应用程序，以促进建筑基础设施的去中心化治理。开发了一个基于LLM的人工智能助手，为区块链和建筑运营管理相关任务提供直观的人机交互，并实现自治建筑运营。通过六个真实场景测试评估了自治建筑系统的工作能力，包括建筑收入和支出管理、人工智能辅助设施控制以及建筑系统的自主调整。结果表明，该原型成功执行了这些操作，证实了该框架适用于开发具有去中心化治理和自主运营的建筑基础设施。
🔬 方法详解
问题定义：现有自治建筑系统依赖集中式管理和预定义规则，缺乏透明度和适应性，难以应对复杂多变的建筑运营环境。传统AI方法难以处理建筑运营中涉及的复杂决策和优化问题，阻碍了建筑的真正自治。
核心思路：论文的核心思路是利用去中心化自治组织（DAO）实现建筑管理的透明化和民主化，利用大型语言模型（LLM）增强人机交互和决策能力，利用数字孪生技术实现建筑状态的实时监控和预测，从而构建一个智能、自管理、可运营且财务自治的建筑基础设施。
技术框架：该框架包含三个主要组成部分：1) 去中心化自治组织（DAO）：负责建筑的治理和决策，通过智能合约实现自动化执行。2) 大型语言模型（LLM）：作为人机交互界面，提供自然语言交互，辅助用户进行建筑管理和控制。3) 数字孪生：实时反映建筑的物理状态，为LLM提供数据支持，并用于预测建筑性能。全栈去中心化应用用于促进建筑基础设施的去中心化治理。
关键创新：该论文的关键创新在于将DAO、LLM和数字孪生技术集成到一个统一的框架中，实现了建筑的去中心化治理和自主运营。与传统的集中式管理方法相比，该框架具有更高的透明度、灵活性和适应性。利用LLM进行人机交互，降低了用户使用复杂系统的门槛。
关键设计：LLM被设计为能够理解和执行与区块链和建筑运营管理相关的任务。智能合约被用于自动化执行DAO的决策，例如建筑维护、能源管理和财务分配。数字孪生模型需要足够精确地反映建筑的物理状态，并能够实时更新数据。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
通过六个真实场景的测试，验证了该原型系统在建筑收入和支出管理、人工智能辅助设施控制以及建筑系统自主调整方面的有效性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。但结果表明，该框架能够成功执行这些操作，证实了其适用于开发具有去中心化治理和自主运营的建筑基础设施。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种类型的建筑，例如商业建筑、住宅建筑和工业建筑。通过实现建筑的自治管理，可以提高能源效率、降低运营成本、改善用户体验，并促进可持续发展。未来，该技术还可以扩展到城市基础设施管理，构建更加智能和可持续的城市。
📄 摘要（原文）
Current autonomous building research primarily focuses on energy efficiency and automation. While traditional artificial intelligence has advanced autonomous building research, it often relies on predefined rules and struggles to adapt to complex, evolving building operations. Moreover, the centralized organizational structures of facilities management hinder transparency in decision-making, limiting true building autonomy. Research on decentralized governance and adaptive building infrastructure, which could overcome these challenges, remains relatively unexplored. This paper addresses these limitations by introducing a novel Decentralized Autonomous Building Cyber-Physical System framework that integrates Decentralized Autonomous Organizations, Large Language Models, and digital twins to create a smart, self-managed, operational, and financially autonomous building infrastructure. This study develops a full-stack decentralized application to facilitate decentralized governance of building infrastructure. An LLM-based artificial intelligence assistant is developed to provide intuitive human-building interaction for blockchain and building operation management-related tasks and enable autonomous building operation. Six real-world scenarios were tested to evaluate the autonomous building system's workability, including building revenue and expense management, AI-assisted facility control, and autonomous adjustment of building systems. Results indicate that the prototype successfully executes these operations, confirming the framework's suitability for developing building infrastructure with decentralized governance and autonomous operation.