論文の概要: Towards Unlocking Insights from Logbooks Using AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12881v1
• Date: Sat, 25 May 2024 13:38:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:24:48.392963
• Title: Towards Unlocking Insights from Logbooks Using AI
• Title（参考訳）: AIを使ってログブックから洞察を解き放つ
• Authors: Antonin Sulc, Alex Bien, Annika Eichler, Daniel Ratner, Florian Rehm, Frank Mayet, Gregor Hartmann, Hayden Hoschouer, Henrik Tuennermann, Jan Kaiser, Jason St. John, Jennefer Maldonado, Kyle Hazelwood, Raimund Kammering, Thorsten Hellert, Tim Wilksen, Verena Kain, Wan-Lin Hu,
• Abstract要約: ログブックには 粒子加速器に関する 活動や出来事に関する貴重な情報が含まれています 自然言語処理(NLP)が進むにつれて、ログブックがもたらす様々な課題に対処する機会を提供する。 本研究は、DESY, BESSY, Fermilab, BNL, SLAC, LBNL, CERNなどの機関における粒子加速器ログブックの利用性を高めるための、調整された検索用拡張生成(RAG)モデルを共同でテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4809634962800593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electronic logbooks contain valuable information about activities and events concerning their associated particle accelerator facilities. However, the highly technical nature of logbook entries can hinder their usability and automation. As natural language processing (NLP) continues advancing, it offers opportunities to address various challenges that logbooks present. This work explores jointly testing a tailored Retrieval Augmented Generation (RAG) model for enhancing the usability of particle accelerator logbooks at institutes like DESY, BESSY, Fermilab, BNL, SLAC, LBNL, and CERN. The RAG model uses a corpus built on logbook contributions and aims to unlock insights from these logbooks by leveraging retrieval over facility datasets, including discussion about potential multimodal sources. Our goals are to increase the FAIR-ness (findability, accessibility, interoperability, and reusability) of logbooks by exploiting their information content to streamline everyday use, enable macro-analysis for root cause analysis, and facilitate problem-solving automation.
• Abstract（参考訳）: 電子ログブックには、関連する粒子加速器施設に関する活動や出来事に関する貴重な情報が含まれている。 しかし、ログブックのエントリの非常に技術的な性質は、そのユーザビリティと自動化を妨げる可能性がある。 自然言語処理(NLP)が進むにつれて、ログブックがもたらす様々な課題に対処する機会を提供する。 本研究は、DESY, BESSY, Fermilab, BNL, SLAC, LBNL, CERNといった機関における粒子加速器ログブックのユーザビリティを高めるために、RAG(Retrieval Augmented Generation)モデルを共同でテストする。 RAGモデルは、ログブックのコントリビューション上に構築されたコーパスを使用し、潜在的なマルチモーダルソースに関する議論を含む、施設データセット上の検索を活用することで、これらのログブックからの洞察を解放することを目的としている。 我々の目標は、彼らの情報コンテンツを利用して日々の使用を効率化し、根本原因分析のためのマクロ分析を可能にし、問題解決の自動化を促進することで、ログブックのFAIR-ness(ファイダビリティ、アクセシビリティ、相互運用性、再利用性)を向上させることです。

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