An LLM-Based Digital Twin for Optimizing Human-in-the Loop Systems

📄 arXiv: 2403.16809v1 📥 PDF

作者: Hanqing Yang, Marie Siew, Carlee Joe-Wong

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-25

备注: Accepted at International Workshop on Foundation Models for Cyber-Physical Systems & Internet of Things (FMSys) 2024, Co-located at CPS-IoT Week 2024

💡 一句话要点

提出基于大型语言模型的数字双胞胎以优化人机协作系统

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数字双胞胎 人机协作 强化学习 网络物理系统 能效优化 个性化决策

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作系统在收集实时反馈方面存在困难，尤其是在动态环境中获取人类偏好数据的挑战。
  2. 本文提出利用大型语言模型（LLMs）模拟人群行为和热偏好，并结合强化学习算法AitL-RL进行优化。
  3. 实验结果表明，AitL-RL在能效与舒适度的平衡上表现优于传统控制策略，展示了个性化决策的重要性。

📝 摘要（中文）

随着网络物理系统和物联网应用的普及，基础模型正在推动实时环境控制的新应用。例如，实时控制暖通空调系统可以在不影响人类舒适度的情况下减少能耗。然而，在人机协作系统中，收集人类偏好的实时反馈在实践中面临挑战。本文提出利用大型语言模型（LLMs）来应对网络物理系统优化中的动态环境和难以获取的数据问题。通过案例研究，我们展示了LLM代理如何模拟购物中心不同人群的行为和热偏好，并将其集成到基于代理的强化学习算法AitL-RL中。实验结果表明，LLMs能够有效模拟大型开放空间中的复杂人群移动，且AitL-RL在能效与舒适度平衡方面优于传统的设定点控制策略，显示出个性化决策在网络物理系统优化中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在动态环境中收集人类偏好数据的困难，现有方法在实时反馈获取方面存在不足，影响了网络物理系统的优化效果。

核心思路：通过引入大型语言模型（LLMs），模拟不同人群的行为和热偏好，利用这些模拟数据来优化人机协作系统的决策过程。这样的设计能够更好地适应动态变化的环境，提升系统的适应性和效率。

技术框架：整体架构包括LLM代理用于模拟人群行为，AitL-RL算法用于强化学习优化，系统通过实时反馈不断调整决策，平衡能效与舒适度。

关键创新：最重要的创新在于将LLMs与强化学习相结合，形成了一种新的动态环境模拟方法，与传统的静态控制策略相比，能够更有效地处理复杂的人群行为。

关键设计：在算法设计中，采用了适应性决策机制，设置了特定的损失函数以平衡能效与舒适度，同时优化了网络结构以提高模拟的准确性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AitL-RL在能效与舒适度的平衡上优于传统的设定点控制策略，具体提升幅度未知。LLMs成功模拟了复杂人群移动，展示了其在大规模开放空间中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑管理、智能家居系统以及其他需要实时环境控制的网络物理系统。通过集成大型语言模型，系统能够更好地适应用户需求，提高能效和舒适度，具有显著的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The increasing prevalence of Cyber-Physical Systems and the Internet of Things (CPS-IoT) applications and Foundation Models are enabling new applications that leverage real-time control of the environment. For example, real-time control of Heating, Ventilation and Air-Conditioning (HVAC) systems can reduce its usage when not needed for the comfort of human occupants, hence reducing energy consumption. Collecting real-time feedback on human preferences in such human-in-the-loop (HITL) systems, however, is difficult in practice. We propose the use of large language models (LLMs) to deal with the challenges of dynamic environments and difficult-to-obtain data in CPS optimization. In this paper, we present a case study that employs LLM agents to mimic the behaviors and thermal preferences of various population groups (e.g. young families, the elderly) in a shopping mall. The aggregated thermal preferences are integrated into an agent-in-the-loop based reinforcement learning algorithm AitL-RL, which employs the LLM as a dynamic simulation of the physical environment to learn how to balance between energy savings and occupant comfort. Our results show that LLMs are capable of simulating complex population movements within large open spaces. Besides, AitL-RL demonstrates superior performance compared to the popular existing policy of set point control, suggesting that adaptive and personalized decision-making is critical for efficient optimization in CPS-IoT applications. Through this case study, we demonstrate the potential of integrating advanced Foundation Models like LLMs into CPS-IoT to enhance system adaptability and efficiency. The project's code can be found on our GitHub repository.