論文の概要: LLM-based Control Code Generation using Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10401v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 09:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 15:25:08.188420
• Title: LLM-based Control Code Generation using Image Recognition
• Title（参考訳）: 画像認識を用いたLLM制御コード生成
• Authors: Heiko Koziolek, Anne Koziolek
• Abstract要約: 以前の制御ロジックコード生成の試みでは、プロセスエンジニアによる図面の解釈方法が欠けていた。 最近のLLMは、画像認識、訓練済みのドメイン知識、コーディングスキルを組み合わせている。 画像認識を用いたP&ID(Piping-and-Instrumentation Diagram)からIEC 61131-3構造テキスト制御ロジックのソースコードを生成するLLMベースの新しいコード生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1206136304665413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based code generation could save significant manual efforts in industrial automation, where control engineers manually produce control logic for sophisticated production processes. Previous attempts in control logic code generation lacked methods to interpret schematic drawings from process engineers. Recent LLMs now combine image recognition, trained domain knowledge, and coding skills. We propose a novel LLM-based code generation method that generates IEC 61131-3 Structure Text control logic source code from Piping-and-Instrumentation Diagrams (P&IDs) using image recognition. We have evaluated the method in three case study with industrial P&IDs and provide first evidence on the feasibility of such a code generation besides experiences on image recognition glitches.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのコード生成は、制御エンジニアが高度な生産プロセスのために手動で制御ロジックを作成する産業自動化における重要な手作業を救う可能性がある。 以前の制御ロジックコード生成の試みでは、プロセスエンジニアによる図面の解釈方法がなかった。 最近のLLMは、画像認識、訓練済みのドメイン知識、コーディングスキルを組み合わせている。 画像認識を用いたP&ID(Piping-and-Instrumentation Diagram)からIEC 61131-3構造テキスト制御ロジックのソースコードを生成するLLMベースの新しいコード生成手法を提案する。 本手法を産業用P&IDを用いた3つのケーススタディで評価し,画像認識における経験以外に,このようなコード生成の可能性に関する最初の証拠を提供する。

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