センサー x LLM でのマルチモーダル化 〜 センサーデータを LLM に入力し異常検知レポート作成させてみた

記事の3ポイント

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   フィジカル AI とセンサー x LLM の重要性

   ABEJA は、温度や振動などの物理世界情報を基盤モデルが扱えるようになり、AGI やフィジカル AI 実現に向けた「知覚」部分の汎用化が必須であると主張している。

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   センサーデータ入力の多様な系統

   研究では、時系列データをプロンプトで直接入力する手法や、画像化して VLM で処理する手法、さらに TSFM（Chronos や TSPulse）を介して LLM に渡す手法の 3 つの系統を定義している。

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   NAB データを用いた精度検証

   坂井氏は Numenta Anomaly Benchmark (NAB) のセンサーデータを使用し、前述した各入力方式における異常検知レポート作成の精度を実際に比較検証している。