論文の概要: Generation of Asset Administration Shell with Large Language Model Agents: Toward Semantic Interoperability in Digital Twins in the Context of Industry 4.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17209v4
- Date: Mon, 24 Jun 2024 12:04:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 01:12:30.557228
- Title: Generation of Asset Administration Shell with Large Language Model Agents: Toward Semantic Interoperability in Digital Twins in the Context of Industry 4.0
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルエージェントを用いたアセット管理シェルの生成:産業4.0におけるデジタル双生児のセマンティック相互運用に向けて
- Authors: Yuchen Xia, Zhewen Xiao, Nasser Jazdi, Michael Weyrich,
- Abstract要約: 本研究は,デジタル双生児におけるセマンティック・インターオペラビリティを実現するための新しいアプローチを提案する。
業界 4.0 におけるデジタル双対モデルとしてアセット管理シェル (AAS) の作成を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6749750044497732
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research introduces a novel approach for achieving semantic interoperability in digital twins and assisting the creation of Asset Administration Shell (AAS) as digital twin model within the context of Industry 4.0. The foundational idea of our research is that the communication based on semantics and the generation of meaningful textual data are directly linked, and we posit that these processes are equivalent if the exchanged information can be serialized in text form. Based on this, we construct a "semantic node" data structure in our research to capture the semantic essence of textual data. Then, a system powered by large language models is designed and implemented to process the "semantic node" and generate standardized digital twin models from raw textual data collected from datasheets describing technical assets. Our evaluation demonstrates an effective generation rate of 62-79%, indicating a substantial proportion of the information from the source text can be translated error-free to the target digital twin instance model with the generative capability of large language models. This result has a direct application in the context of Industry 4.0, and the designed system is implemented as a data model generation tool for reducing the manual effort in creating AAS model. In our evaluation, a comparative analysis of different LLMs and an in-depth ablation study of Retrieval-Augmented Generation (RAG) mechanisms provide insights into the effectiveness of LLM systems for interpreting technical concepts and translating data. Our findings emphasize LLMs' capability to automate AAS instance creation and contribute to the broader field of semantic interoperability for digital twins in industrial applications. The prototype implementation and evaluation results are presented on our GitHub Repository: https://github.com/YuchenXia/AASbyLLM.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,デジタル双生児におけるセマンティック・インターオペラビリティの実現と,産業4.0におけるデジタル双生児モデルとしてのアセット・アドミニストレーション・シェル(AAS)の作成を支援する新しいアプローチを提案する。
本研究の基本的な考え方は,意味論に基づくコミュニケーションと有意義なテキストデータ生成が直接リンクされていることである。
そこで本研究では,テキストデータのセマンティックな意味を捉えた「意味ノード」データ構造を構築した。
次に,大規模言語モデルを用いたシステムの設計と実装を行い,技術資産を記述したデータシートから収集した原文データから「意味ノード」を処理し,標準化されたデジタルツインモデルを生成する。
評価の結果,62～79%の有効生成率を示し,大言語モデルの生成能力を有するディジタルツインインスタンスモデルに対して,ソーステキストからの情報のかなりの割合を誤りなく翻訳できることが示唆された。
この結果は、Industrial 4.0の文脈で直接適用され、AASモデルを作成する際の手作業を減らすためのデータモデル生成ツールとして実装される。
本評価では、異なるLLMの比較分析と、レトリーバル拡張生成(RAG)機構の詳細なアブレーション研究により、LLMシステムの技術的概念の解釈とデータ翻訳における有効性について考察する。
本研究は,ALSインスタンスの自動生成能力を強調し,産業アプリケーションにおけるデジタル双生児のセマンティック相互運用性の幅広い分野に寄与する。
プロトタイプの実装と評価結果はGitHub Repositoryで発表されています。
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