論文の概要: Integrating LLMs for Explainable Fault Diagnosis in Complex Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06695v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 22:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 19:42:55.534962
• Title: Integrating LLMs for Explainable Fault Diagnosis in Complex Systems
• Title（参考訳）: 複合システムにおける説明可能な故障診断のためのLCMの統合
• Authors: Akshay J. Dave, Tat Nghia Nguyen, Richard B. Vilim
• Abstract要約: 本稿では,原子力プラントなどの複雑なシステムにおける故障診断の説明可能性を高めるための統合システムを提案する。 物理に基づく診断ツールとLarge Language Modelを組み合わせることで、障害を識別するだけでなく、その原因と意味を明確かつ理解可能な説明を提供する新しいソリューションを提供する。
• 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: This paper introduces an integrated system designed to enhance the explainability of fault diagnostics in complex systems, such as nuclear power plants, where operator understanding is critical for informed decision-making. By combining a physics-based diagnostic tool with a Large Language Model, we offer a novel solution that not only identifies faults but also provides clear, understandable explanations of their causes and implications. The system's efficacy is demonstrated through application to a molten salt facility, showcasing its ability to elucidate the connections between diagnosed faults and sensor data, answer operator queries, and evaluate historical sensor anomalies. Our approach underscores the importance of merging model-based diagnostics with advanced AI to improve the reliability and transparency of autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,原子力プラントなどの複雑なシステムにおける故障診断の説明可能性を高めるために設計された統合システムについて紹介する。 物理ベースの診断ツールを大きな言語モデルと組み合わせることで,障害を識別するだけでなく,その原因や影響を明確かつ理解可能な説明を提供する,新たなソリューションを提供する。 システムの有効性は溶融塩施設に適用することで実証され、診断された断層とセンサデータとの接続を解明し、オペレータークエリに応答し、過去のセンサ異常を評価する能力を示す。 我々のアプローチは、自律システムの信頼性と透明性を向上させるために、モデルベースの診断と高度なAIを統合することの重要性を強調します。

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