論文の概要: Toward autocorrection of chemical process flowsheets using large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02873v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 16:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 15:11:22.992547
• Title: Toward autocorrection of chemical process flowsheets using large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた化学プロセスフローシートの自動補正に向けて
• Authors: Lukas Schulze Balhorn and Marc Caballero and Artur M. Schweidtmann
• Abstract要約: 本稿では,フローシート内のエラーを識別し,ユーザに対して修正を提案する,新しい生成AI手法を提案する。 モデルへの入力は、潜在的に誤ったフローシートであり、モデルの出力は修正されたフローシートの提案である。 このモデルは、合成されたフローシートの独立したテストデータセット上で、トップ1の精度80%、トップ5の精度84%を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The process engineering domain widely uses Process Flow Diagrams (PFDs) and Process and Instrumentation Diagrams (P&IDs) to represent process flows and equipment configurations. However, the P&IDs and PFDs, hereafter called flowsheets, can contain errors causing safety hazards, inefficient operation, and unnecessary expenses. Correcting and verifying flowsheets is a tedious, manual process. We propose a novel generative AI methodology for automatically identifying errors in flowsheets and suggesting corrections to the user, i.e., autocorrecting flowsheets. Inspired by the breakthrough of Large Language Models (LLMs) for grammatical autocorrection of human language, we investigate LLMs for the autocorrection of flowsheets. The input to the model is a potentially erroneous flowsheet and the output of the model are suggestions for a corrected flowsheet. We train our autocorrection model on a synthetic dataset in a supervised manner. The model achieves a top-1 accuracy of 80% and a top-5 accuracy of 84% on an independent test dataset of synthetically generated flowsheets. The results suggest that the model can learn to autocorrect the synthetic flowsheets. We envision that flowsheet autocorrection will become a useful tool for chemical engineers.
• Abstract（参考訳）: プロセス工学領域ではプロセスフロー図(pfds)とプロセス・アンド・インスツルメンテーション図(p&ids)を用いてプロセスフローと機器構成を表現する。 しかし、p&idsとpfdsは、後にflowsheetsと呼ばれ、安全上の障害、非効率な操作、不要な費用の原因となるエラーを含むことができる。 フローシートの修正と検証は面倒で手作業のプロセスです。 本稿では,フローシートの誤りを自動的に識別し,ユーザへの修正,すなわちフローシートの自動修正を提案する新しい生成型ai手法を提案する。 人間の言語を文法的に自動補正するLarge Language Models (LLMs) のブレークスルーに触発され,フローシートの自動補正のためのLLMについて検討した。 モデルへの入力は潜在的に誤ったフローシートであり、モデルの出力は修正されたフローシートの提案である。 教師付きで合成データセット上で自動修正モデルをトレーニングします。 このモデルは、合成生成フローシートの独立したテストデータセット上で、top-1の精度80%とtop-5の精度84%を達成する。 その結果,モデルが合成フローシートの自動修正を学習できることが示唆された。 フローシートの自動修正が化学技術者にとって有用なツールになることを想定している。

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