論文の概要: Neuro-Symbolic AI for Compliance Checking of Electrical Control Panels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10113v1
- Date: Wed, 17 May 2023 10:29:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 16:25:11.292730
- Title: Neuro-Symbolic AI for Compliance Checking of Electrical Control Panels
- Title(参考訳): 電気制御パネルのコンプライアンスチェックのためのニューロシンボリックAI
- Authors: Vito Barbara (1), Massimo Guarascio (2), Nicola Leone (1), Giuseppe
Manco (2), Alessandro Quarta (3), Francesco Ricca (1), Ettore Ritacco (4)
((1) University of Calabria, (2) ICAR-CNR, (3) Sapienza University of Rome,
(4) University of Udine)
- Abstract要約: 電気制御パネルのコンプライアンス検証を自動化するためのニューロ・シンボリック方式を提案する。
我々のアプローチは、ディープラーニング技術と解答セットプログラミング(ASP)の組み合わせに基づいており、最終製品で起こりうる異常やエラーを特定することができます。
イタリア企業が提供する実検例で実施した実験は,提案手法の有効性を実証するものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 47.187609203210705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence plays a main role in supporting and improving smart
manufacturing and Industry 4.0, by enabling the automation of different types
of tasks manually performed by domain experts. In particular, assessing the
compliance of a product with the relative schematic is a time-consuming and
prone-to-error process. In this paper, we address this problem in a specific
industrial scenario. In particular, we define a Neuro-Symbolic approach for
automating the compliance verification of the electrical control panels. Our
approach is based on the combination of Deep Learning techniques with Answer
Set Programming (ASP), and allows for identifying possible anomalies and errors
in the final product even when a very limited amount of training data is
available. The experiments conducted on a real test case provided by an Italian
Company operating in electrical control panel production demonstrate the
effectiveness of the proposed approach.
- Abstract(参考訳): 人工知能は、ドメインの専門家が手動で行うさまざまなタスクの自動化を可能にすることで、スマート製造と産業4.0のサポートと改善に重要な役割を果たしている。
特に、相対的なスキーマによる製品のコンプライアンスの評価は、時間のかかる、エラーのやすいプロセスです。
本稿では,この問題を特定の産業シナリオで解決する。
特に,電気制御パネルのコンプライアンス検証を自動化するためのニューロシンボリックアプローチを定義する。
我々のアプローチは、ディープラーニング技術とAnswer Set Programming(ASP)の組み合わせに基づいており、非常に限られたトレーニングデータがある場合でも、最終製品で起こりうる異常やエラーを特定することができる。
電気制御パネル製造に携わるイタリアの企業による実テストケースで実施した実験は,提案手法の有効性を示すものである。
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