Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resiliency Analysis of LLM generated models for Industrial Automation

論文の概要: Resiliency Analysis of LLM generated models for Industrial Automation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12129v1
Date: Wed, 23 Aug 2023 13:35:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 12:55:14.720784
Title: Resiliency Analysis of LLM generated models for Industrial Automation
Title（参考訳）: 産業自動化のためのLLM生成モデルのレジリエンス解析
Authors: Oluwatosin Ogundare, Gustavo Quiros Araya, Ioannis Akrotirianakis, Ankit Shukla
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた自動生成産業自動化・制御システムのレジリエンスと効率性について検討する。本研究の目的は、産業自動化・制御における自動生成システムの有効性と信頼性に関する洞察を提供することと、その設計・実装改善の可能性を明らかにすることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7018015405843725
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a study of the resilience and efficiency of automatically generated industrial automation and control systems using Large Language Models (LLMs). The approach involves modeling the system using percolation theory to estimate its resilience and formulating the design problem as an optimization problem subject to constraints. Techniques from stochastic optimization and regret analysis are used to find a near-optimal solution with provable regret bounds. The study aims to provide insights into the effectiveness and reliability of automatically generated systems in industrial automation and control, and to identify potential areas for improvement in their design and implementation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(llms)を用いた自動生成産業自動化制御システムのレジリエンスと効率について検討する。アプローチでは、パーコレーション理論を用いてシステムのレジリエンスを推定し、制約を受ける最適化問題として設計問題を定式化する。確率的最適化と後悔解析の手法は、証明可能な後悔境界を持つほぼ最適解を見つけるために用いられる。本研究の目的は、産業自動化・制御における自動生成システムの有効性と信頼性に関する洞察を提供することと、その設計・実装改善の可能性を明らかにすることである。

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