論文の概要: Generative manufacturing systems using diffusion models and ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00958v1
• Date: Thu, 2 May 2024 02:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 18:04:13.461143
• Title: Generative manufacturing systems using diffusion models and ChatGPT
• Title（参考訳）: 拡散モデルとChatGPTを用いた生産システム
• Authors: Xingyu Li, Fei Tao, Wei Ye, Aydin Nassehi, John W. Sutherland,
• Abstract要約: ジェネレーティブ・マニュファクチャリング・システムズ(Generative Manufacturing Systems, GMS)は、自律的な製造資産を効果的に管理・調整するための新しいアプローチである。 GMSは、予測された未来から暗黙的に学習するために、拡散モデルやChatGPTを含む生成AIを使用している。 この研究は、生成したソリューションの本質的な創造性と多様性を強調し、人間中心の意思決定を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.877460292768946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this study, we introduce Generative Manufacturing Systems (GMS) as a novel approach to effectively manage and coordinate autonomous manufacturing assets, thereby enhancing their responsiveness and flexibility to address a wide array of production objectives and human preferences. Deviating from traditional explicit modeling, GMS employs generative AI, including diffusion models and ChatGPT, for implicit learning from envisioned futures, marking a shift from a model-optimum to a training-sampling decision-making. Through the integration of generative AI, GMS enables complex decision-making through interactive dialogue with humans, allowing manufacturing assets to generate multiple high-quality global decisions that can be iteratively refined based on human feedback. Empirical findings showcase GMS's substantial improvement in system resilience and responsiveness to uncertainties, with decision times reduced from seconds to milliseconds. The study underscores the inherent creativity and diversity in the generated solutions, facilitating human-centric decision-making through seamless and continuous human-machine interactions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 自律生産資産を効果的に管理・調整するための新しい手法として生成生産システム(GMS)を導入し, その応答性と柔軟性を高め, 幅広い生産目標と人的嗜好に対処する。 従来の明示的モデリングから逸脱したGMSでは、予測された未来から暗黙的に学習するために、拡散モデルやChatGPTを含む生成AIを使用している。 生成AIの統合により、GMSは人間との対話を通じて複雑な意思決定を可能にし、製造資産は人間のフィードバックに基づいて反復的に洗練された複数の高品質なグローバルな決定を生成できる。 実証的な発見は、GMSがシステムレジリエンスと不確実性への応答性を大幅に改善し、決定時間が秒からミリ秒に短縮されたことを示している。 この研究は、生成したソリューションの本質的な創造性と多様性を強調し、シームレスで継続的な人間と機械の相互作用を通じて人間中心の意思決定を促進する。

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