論文の概要: Human-artificial intelligence teaming for scientific information extraction from data-driven additive manufacturing research using large language models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18827v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 15:43:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 12:59:26.364762
- Title: Human-artificial intelligence teaming for scientific information extraction from data-driven additive manufacturing research using large language models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたデータ駆動型添加物製造研究からの科学的情報抽出のための人文知能共同研究
- Authors: Mutahar Safdar, Jiarui Xie, Andrei Mircea, Yaoyao Fiona Zhao,
- Abstract要約: 近年,データ駆動型アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)の研究は大きな成功を収めている。
この結果、多くの科学文献が誕生した。
これらの作品から科学的情報を取り出すにはかなりの労力と時間を要する。
本稿では,AMとAIの専門家が共同で,データ駆動型AM文献から科学情報を継続的に抽出するフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0061386772253784
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Data-driven research in Additive Manufacturing (AM) has gained significant success in recent years. This has led to a plethora of scientific literature to emerge. The knowledge in these works consists of AM and Artificial Intelligence (AI) contexts that have not been mined and formalized in an integrated way. It requires substantial effort and time to extract scientific information from these works. AM domain experts have contributed over two dozen review papers to summarize these works. However, information specific to AM and AI contexts still requires manual effort to extract. The recent success of foundation models such as BERT (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) or GPT (Generative Pre-trained Transformers) on textual data has opened the possibility of expediting scientific information extraction. We propose a framework that enables collaboration between AM and AI experts to continuously extract scientific information from data-driven AM literature. A demonstration tool is implemented based on the proposed framework and a case study is conducted to extract information relevant to the datasets, modeling, sensing, and AM system categories. We show the ability of LLMs (Large Language Models) to expedite the extraction of relevant information from data-driven AM literature. In the future, the framework can be used to extract information from the broader design and manufacturing literature in the engineering discipline.
- Abstract（参考訳）: 近年,データ駆動型アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)の研究は大きな成功を収めている。
この結果、多くの科学文献が誕生した。
これらの研究の知識は、採掘されていないAMとAI(AI)のコンテキストから成り、統合された方法で形式化されている。
これらの作品から科学的情報を取り出すにはかなりの労力と時間を要する。
AMドメインの専門家は、これらの研究を要約するために、2ダース以上のレビュー論文を寄稿している。
しかし、AMおよびAIコンテキストに特有の情報は、抽出に手作業が必要である。
近年, BERT (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) や GPT (Generative Pre-trained Transformers) などの基盤モデルがテキストデータ上で成功したことにより, 科学的情報抽出の迅速化が可能になった。
本稿では,AMとAIの専門家が共同で,データ駆動型AM文献から科学情報を継続的に抽出するフレームワークを提案する。
提案したフレームワークに基づいてデモツールを実装し,データセット,モデリング,センシング,AMシステムカテゴリに関する情報を抽出するケーススタディを実施した。
データ駆動型AM文献から関連情報の抽出を高速化するLLM(Large Language Models)の能力を示す。
将来、このフレームワークは工学の分野における幅広い設計と製造の文献から情報を取り出すのに利用できる。
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