論文の概要: Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced
with large language model agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14721v4
- Date: Mon, 24 Jul 2023 09:49:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 23:02:12.347080
- Title: Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced
with large language model agents
- Title(参考訳): 自律システムに向けて:大規模言語モデルエージェントによるフレキシブル・モジュラー生産システム
- Authors: Yuchen Xia, Manthan Shenoy, Nasser Jazdi, Michael Weyrich
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM),デジタルツイン,産業自動化システムを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
実装済みのプロトタイプが未定義のタスクをどのように処理し、運用プロセスを計画し、操作を実行するかを示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel framework that combines large language
models (LLMs), digital twins and industrial automation system to enable
intelligent planning and control of production processes. We retrofit the
automation system for a modular production facility and create executable
control interfaces of fine-granular functionalities and coarse-granular skills.
Low-level functionalities are executed by automation components, and high-level
skills are performed by automation modules. Subsequently, a digital twin system
is developed, registering these interfaces and containing additional
descriptive information about the production system. Based on the retrofitted
automation system and the created digital twins, LLM-agents are designed to
interpret descriptive information in the digital twins and control the physical
system through service interfaces. These LLM-agents serve as intelligent agents
on different levels within an automation system, enabling autonomous planning
and control of flexible production. Given a task instruction as input, the
LLM-agents orchestrate a sequence of atomic functionalities and skills to
accomplish the task. We demonstrate how our implemented prototype can handle
un-predefined tasks, plan a production process, and execute the operations.
This research highlights the potential of integrating LLMs into industrial
automation systems in the context of smart factory for more agile, flexible,
and adaptive production processes, while it also underscores the critical
insights and limitations for future work. Demos at:
https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation
- Abstract(参考訳): 本稿では,大規模言語モデル(LLM),デジタルツイン,産業自動化システムを組み合わせて,生産プロセスのインテリジェントな計画と制御を可能にする新しいフレームワークを提案する。
モジュラー生産施設の自動化システムに適合し、粒度や粒度が粗い技術で実行可能な制御インタフェースを作成する。
低レベルの機能は自動化コンポーネントによって実行され、高レベルのスキルは自動化モジュールによって実行される。
その後、これらのインタフェースを登録し、生産システムに関する追加記述情報を含むデジタルツインシステムを開発する。
改造された自動化システムと作成されたデジタルツインに基づいて、llm-agentsはデジタルツインの記述情報を解釈し、サービスインターフェースを介して物理システムを制御するように設計されている。
これらのllmエージェントは、自動化システム内のさまざまなレベルのインテリジェントエージェントとして機能し、自律的な計画と柔軟な生産の制御を可能にする。
タスク命令が入力として与えられると、LLMエージェントはタスクを達成するための一連の原子機能とスキルを編成する。
実装済みのプロトタイプが未定義のタスクをどのように処理し、運用プロセスを計画し、操作を実行するかを示します。
この研究は、よりアジャイルでフレキシブルで適応的な生産プロセスを実現するために、スマートファクトリの文脈で産業自動化システムにLLMを統合する可能性を強調し、同時に、将来の作業における重要な洞察と限界も強調する。
https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation
関連論文リスト
- AutoMMLab: Automatically Generating Deployable Models from Language
Instructions for Computer Vision Tasks [39.71649832548044]
AutoMMLabは、ユーザの言語命令に従う汎用LLMベースのAutoMLシステムである。
提案する AutoMMLab システムは,AutoML と OpenMMLab コミュニティを結ぶブリッジとして LLM を効果的に利用している。
実験の結果、AutoMMLabシステムは汎用的で、さまざまなメインストリームタスクをカバーしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:38:19Z) - AUTOACT: Automatic Agent Learning from Scratch via Self-Planning [56.81725335882185]
AutoActは、大規模アノテートデータやクローズドソースモデルからの合成軌跡に依存しない自動エージェント学習フレームワークである。
我々は異なるLLMを用いて総合的な実験を行い、AutoActは様々な強力なベースラインと比較して優れた性能または並列性能が得られることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T16:57:24Z) - LLMind: Orchestrating AI and IoT with LLM for Complex Task Execution [20.186752447895994]
複雑なタスクを実行するためのIoTデバイス間で効果的なコラボレーションを可能にするAIエージェントフレームワークであるLLMindを提案する。
脳の機能的特殊化理論に触発されて、我々のフレームワークはLLMをドメイン固有のAIモジュールと統合し、その能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T14:57:58Z) - Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.76251195257306]
製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。
セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T10:37:34Z) - TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [85.3879908356586]
タスク自動化における大規模言語モデルの能力を評価するためにTaskBenchを導入します。
高品質な評価データセットを生成するために,ツールグラフの概念を導入する。
また,タスク分解,ツールの実行,パラメータ予測など,さまざまな側面からLCMの能力を評価するためのTaskEvalを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T18:02:44Z) - ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation [87.0555252338361]
LLM(Large Language Models)は、人間のような知性を持つ言語である。
本稿では,ALMをベースとしたエージェントを用いた高度な自動化のための基盤的自動化パラダイムであるエージェントプロセス自動化(APA)を紹介する。
そして、人間の指示を駆使し、特殊エージェントの調整によって複雑な決定を下すように設計されたエージェントであるProAgentをインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T14:32:16Z) - When Prolog meets generative models: a new approach for managing
knowledge and planning in robotic applications [3.8817507108225873]
本稿では,Prolog言語を用いたロボット指向の知識管理システムを提案する。
このフレームワークはオープンソースのツールセットによってサポートされており、現実的なアプリケーションで示されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T16:26:17Z) - A Graphical Modeling Language for Artificial Intelligence Applications
in Automation Systems [69.50862982117127]
学際的なグラフィカルモデリング言語で、すべての分野に理解可能なシステムとして、AIアプリケーションのモデリングを可能にすることは、まだ存在しない。
本稿では,システムレベルでの自動化システムにおけるAIアプリケーションの一貫した,理解可能なモデリングを可能にするグラフィカルモデリング言語を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T12:06:41Z) - Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.21434094015743]
我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。
LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T17:27:10Z) - MLOps: A Step Forward to Enterprise Machine Learning [0.0]
この研究は、MLOps、そのメリット、困難、進化、および重要な基盤技術に関する詳細なレビューを提示する。
MLOpsワークフローは、モデルとデータ探索とデプロイメントの両方に必要なさまざまなツールとともに、詳細に説明されている。
この記事では、さまざまな成熟度の高い自動パイプラインを使用して、MLプロジェクトのエンドツーエンド生産にも光を当てます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-27T20:44:14Z) - OmniForce: On Human-Centered, Large Model Empowered and Cloud-Edge
Collaborative AutoML System [85.8338446357469]
我々は人間中心のAutoMLシステムであるOmniForceを紹介した。
我々は、OmniForceがAutoMLシステムを実践し、オープン環境シナリオにおける適応型AIを構築する方法について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T13:35:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。