論文の概要: Towards automatic generation of Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) with Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05583v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 10:03:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 23:47:33.521913
• Title: Towards automatic generation of Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) with Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた配管・インスツルメンテーション図の自動生成に向けて
• Authors: Edwin Hirtreiter and Lukas Schulze Balhorn and Artur M. Schweidtmann
• Abstract要約: 本稿では,制御構造予測のための新しい完全データ駆動手法を提案する。 制御構造予測をプロセスフロー図(PFD)をP&IDに変換する変換タスクとして用いた。 このモデルは1万個の生成されたP&IDで74.8%、10万個の生成されたP&IDで89.2%の精度でトップ5の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) is a crucial step during the development of chemical processes. Currently, this is a tedious, manual, and time-consuming task. We propose a novel, completely data-driven method for the prediction of control structures. Our methodology is inspired by end-to-end transformer-based human language translation models. We cast the control structure prediction as a translation task where Process Flow Diagrams (PFDs) are translated to P&IDs. To use established transformer-based language translation models, we represent the P&IDs and PFDs as strings using our recently proposed SFILES 2.0 notation. Model training is performed in a transfer learning approach. Firstly, we pre-train our model using generated P&IDs to learn the grammatical structure of the process diagrams. Thereafter, the model is fine-tuned leveraging transfer learning on real P&IDs. The model achieved a top-5 accuracy of 74.8% on 10,000 generated P&IDs and 89.2% on 100,000 generated P&IDs. These promising results show great potential for AI-assisted process engineering. The tests on a dataset of 312 real P&IDs indicate the need of a larger P&IDs dataset for industry applications.
• Abstract（参考訳）: 配管・計装図(p&ids)の開発は化学プロセスの発展において重要なステップである。 現在、これは退屈でマニュアルで時間を要するタスクです。 本稿では,制御構造予測のための新しいデータ駆動手法を提案する。 我々の手法は、エンドツーエンドのトランスフォーマーに基づく人間の言語翻訳モデルにインスパイアされている。 本稿では,プロセスフロー図(PFD)をP&IDに変換する変換タスクとして,制御構造予測を行った。 確立されたトランスフォーマーベース言語翻訳モデルを使用するために、最近提案したSFILES 2.0表記法を用いて、P&IDとPFDを文字列として表現する。 モデルトレーニングは、トランスファーラーニングアプローチで行われます。 まず,生成したP&IDを用いて事前学習を行い,プロセス図の文法構造を学習する。 その後、実際のP&ID上での移動学習を活用して、モデルを微調整する。 このモデルは1万個の生成されたP&IDで74.8%、10万個の生成されたP&IDで89.2%の精度を達成した。 これらの有望な結果は、AI支援プロセスエンジニアリングに大きな可能性を示している。 312個の実P&IDのデータセットに対するテストは、業界アプリケーションのためのより大きなP&IDデータセットの必要性を示している。

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