論文の概要: Large Language Models for Explainable Decisions in Dynamic Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14411v1
• Date: Thu, 23 May 2024 10:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 15:44:17.551215
• Title: Large Language Models for Explainable Decisions in Dynamic Digital Twins
• Title（参考訳）: 動的ディジタル双対における説明可能な決定のための大規模言語モデル
• Authors: Nan Zhang, Christian Vergara-Marcillo, Georgios Diamantopoulos, Jingran Shen, Nikos Tziritas, Rami Bahsoon, Georgios Theodoropoulos,
• Abstract要約: 動的データ駆動型Digital Twins(DDT)は、インフォームドな意思決定を可能にし、基盤となるシステムのための最適化プラットフォームを提供する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてDDTの説明可能性プラットフォームを提案する。 ドメイン固有の知識ベースを活用することにより、システムの意思決定に関する自然言語の説明を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.179208155005568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic data-driven Digital Twins (DDTs) can enable informed decision-making and provide an optimisation platform for the underlying system. By leveraging principles of Dynamic Data-Driven Applications Systems (DDDAS), DDTs can formulate computational modalities for feedback loops, model updates and decision-making, including autonomous ones. However, understanding autonomous decision-making often requires technical and domain-specific knowledge. This paper explores using large language models (LLMs) to provide an explainability platform for DDTs, generating natural language explanations of the system's decision-making by leveraging domain-specific knowledge bases. A case study from smart agriculture is presented.
• Abstract（参考訳）: 動的データ駆動型Digital Twins(DDT)は、インフォームドな意思決定を可能にし、基盤となるシステムのための最適化プラットフォームを提供する。 動的データ駆動アプリケーションシステム(DDDAS)の原則を活用することで、DDTはフィードバックループやモデル更新、自律的なシステムを含む意思決定のための計算モダリティを定式化することができる。 しかし、自律的な意思決定を理解するには、しばしば技術とドメイン固有の知識が必要である。 本稿では、大規模言語モデル(LLM)を用いてDDTの説明可能性プラットフォームを提供し、ドメイン固有の知識ベースを活用して、システムの意思決定に関する自然言語説明を生成する。 スマート農業の事例研究が紹介されている。

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