論文の概要: ChatGPT-Like Large-Scale Foundation Models for Prognostics and Health
Management: A Survey and Roadmaps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06472v2
- Date: Fri, 12 May 2023 10:41:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 15:15:36.735357
- Title: ChatGPT-Like Large-Scale Foundation Models for Prognostics and Health
Management: A Survey and Roadmaps
- Title（参考訳）: 診断・健康管理のためのChatGPTのような大規模基礎モデル:調査とロードマップ
- Authors: Yan-Fu Li, Huan Wang, Muxia Sun
- Abstract要約: 産業生産と設備整備において,PHM技術は重要な役割を担っている。
ChatGPTやDALLE-Eといった大規模ファンデーションモデル(LSF-Model)は、AIがAI-2.0の新しい時代に入ることを象徴している。
本稿では,LSFモデルの主要なコンポーネントと最新の開発について,体系的に解説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.62142522782743
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prognostics and health management (PHM) technology plays a critical role in
industrial production and equipment maintenance by identifying and predicting
possible equipment failures and damages, thereby allowing necessary maintenance
measures to be taken to enhance equipment service life and reliability while
reducing production costs and downtime. In recent years, PHM technology based
on artificial intelligence (AI) has made remarkable achievements in the context
of the industrial IoT and big data, and it is widely used in various
industries, such as railway, energy, and aviation, for condition monitoring,
fault prediction, and health management. The emergence of large-scale
foundation models (LSF-Models) such as ChatGPT and DALLE-E marks the entry of
AI into a new era of AI-2.0 from AI-1.0, where deep models have rapidly evolved
from a research paradigm of single-modal, single-task, and limited-data to a
multi-modal, multi-task, massive data, and super-large model paradigm. ChatGPT
represents a landmark achievement in this research paradigm, offering hope for
general artificial intelligence due to its highly intelligent natural language
understanding ability. However, the PHM field lacks a consensus on how to
respond to this significant change in the AI field, and a systematic review and
roadmap is required to elucidate future development directions. To fill this
gap, this paper systematically expounds on the key components and latest
developments of LSF-Models. Then, we systematically answered how to build the
LSF-Model applicable to PHM tasks and outlined the challenges and future
development roadmaps for this research paradigm.
- Abstract（参考訳）: phm(prognostics and health management)技術は、機器の故障や損傷を識別し予測することにより、生産コストとダウンタイムを低減しつつ機器の寿命と信頼性を向上させるために必要な保守措置を講じることにより、産業生産と機器のメンテナンスにおいて重要な役割を果たす。
近年,人工知能(AI)に基づくPHM技術は産業用IoTやビッグデータの文脈において顕著な成果を上げており,鉄道,エネルギー,航空などの様々な産業で状況監視,故障予測,健康管理に広く利用されている。
chatgptやdalle-eのような大規模基礎モデル(lsf-models)の出現は、ai-1.0からai-2.0の新しい時代へのaiの参入を意味し、深層モデルは、シングルモーダル、シングルタスク、限定データの研究パラダイムから、マルチモーダル、マルチタスク、大規模データ、超大規模モデルパラダイムへと急速に進化してきた。
ChatGPTは、この研究パラダイムにおける画期的な成果であり、その高度にインテリジェントな自然言語理解能力のために、汎用人工知能への希望を提供する。
しかし、PHM分野には、このAI分野の重大な変化に対応する方法に関するコンセンサスがなく、今後の開発方向性を解明するためには、体系的なレビューとロードマップが必要である。
このギャップを埋めるために,本稿では,LSFモデルの主要なコンポーネントと最新の開発状況を体系的に解説する。
そこで我々は,PHM タスクに適用可能な LSF-Model の構築方法について体系的に回答し,この研究パラダイムの課題と今後の開発ロードマップを概説した。
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