論文の概要: An Outline of Prognostics and Health Management Large Model: Concepts, Paradigms, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03374v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 09:37:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 20:20:26.226009
- Title: An Outline of Prognostics and Health Management Large Model: Concepts, Paradigms, and Challenges
- Title（参考訳）: 予後・健康管理大モデルの概要:概念・パラダイム・課題
- Authors: Laifa Tao, Shangyu Li, Haifei Liu, Qixuan Huang, Liang Ma, Guoao Ning, Yiling Chen, Yunlong Wu, Bin Li, Weiwei Zhang, Zhengduo Zhao, Wenchao Zhan, Wenyan Cao, Chao Wang, Hongmei Liu, Jian Ma, Mingliang Suo, Yujie Cheng, Yu Ding, Dengwei Song, Chen Lu,
- Abstract要約: 予後と健康管理(PHM)は、航空宇宙、製造、海洋、鉄道、エネルギーなどにおいて広く採用されている。
PHMの開発は、一般化、解釈、検証能力といったボトルネックによって制約されている。
本稿では,PHMとLarge Modelを統合したPHM-LM(Prognosis and Health Management Large Model)の新たな概念と3つのパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.154067767508606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prognosis and Health Management (PHM), critical for ensuring task completion by complex systems and preventing unexpected failures, is widely adopted in aerospace, manufacturing, maritime, rail, energy, etc. However, PHM's development is constrained by bottlenecks like generalization, interpretation and verification abilities. Presently, generative artificial intelligence (AI), represented by Large Model, heralds a technological revolution with the potential to fundamentally reshape traditional technological fields and human production methods. Its capabilities, including strong generalization, reasoning, and generative attributes, present opportunities to address PHM's bottlenecks. To this end, based on a systematic analysis of the current challenges and bottlenecks in PHM, as well as the research status and advantages of Large Model, we propose a novel concept and three progressive paradigms of Prognosis and Health Management Large Model (PHM-LM) through the integration of the Large Model with PHM. Subsequently, we provide feasible technical approaches for PHM-LM to bolster PHM's core capabilities within the framework of the three paradigms. Moreover, to address core issues confronting PHM, we discuss a series of technical challenges of PHM-LM throughout the entire process of construction and application. This comprehensive effort offers a holistic PHM-LM technical framework, and provides avenues for new PHM technologies, methodologies, tools, platforms and applications, which also potentially innovates design, research & development, verification and application mode of PHM. And furthermore, a new generation of PHM with AI will also capably be realized, i.e., from custom to generalized, from discriminative to generative, and from theoretical conditions to practical applications.
- Abstract（参考訳）: 複雑なシステムによるタスク完了の確保と予期せぬ失敗の防止に重要な予後・健康管理(PHM)は、航空宇宙、製造、海洋、鉄道、エネルギーなどにおいて広く採用されている。
しかし、PHMの開発は一般化、解釈、検証能力といったボトルネックによって制約されている。
現在、Large Modelによって代表される生成人工知能(AI)は、従来の技術分野と人間の生産方法を根本的に再形成する可能性を秘めている。
強力な一般化、推論、生成的属性を含むその能力は、PHMのボトルネックに対処する機会を与える。
この目的のために、PHMの現在の課題とボトルネックの体系的分析、およびLarge Modelの研究状況と利点に基づいて、PHMとLarge Modelの統合によるPHM-LM(Prognosis and Health Management Large Model)の新しい概念と3つの進歩的パラダイムを提案する。
続いて,PHM-LMのコア機能を3つのパラダイムの枠組み内で強化するために,PHM-LMの実現可能な技術的アプローチを提案する。
さらに、PHMに直面する中核的な問題に対処するため、建設・適用プロセス全体を通してPHM-LMの一連の技術的課題について論じる。
この包括的な取り組みは、総合的なPHM-LM技術フレームワークを提供し、新しいPHM技術、方法論、ツール、プラットフォーム、アプリケーションへの道を提供する。
さらに、AIを用いた新しい世代のPHMは、カスタムから一般化、差別から生成、理論的条件から実用まで、実現可能となる。
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