論文の概要: Agents4PLC: Automating Closed-loop PLC Code Generation and Verification in Industrial Control Systems using LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14209v2
• Date: Wed, 25 Dec 2024 02:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:12.172587
• Title: Agents4PLC: Automating Closed-loop PLC Code Generation and Verification in Industrial Control Systems using LLM-based Agents
• Title（参考訳）: エージェント4PLC:LCMエージェントを用いた産業制御システムにおける閉ループPLCコード生成と検証の自動化
• Authors: Zihan Liu, Ruinan Zeng, Dongxia Wang, Gengyun Peng, Jingyi Wang, Qiang Liu, Peiyu Liu, Wenhai Wang,
• Abstract要約: Agents4PLCは、PLCコード生成とコードレベルの検証を自動化する新しいフレームワークである。 まず、検証可能なPLCコード生成領域のベンチマークを作成する。 そして、自然言語の要件から、人間によって記述された形式仕様と参照PLCコードへ移行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.097029139195943
• License:
• Abstract: In industrial control systems, the generation and verification of Programmable Logic Controller (PLC) code are critical for ensuring operational efficiency and safety. While Large Language Models (LLMs) have made strides in automated code generation, they often fall short in providing correctness guarantees and specialized support for PLC programming. To address these challenges, this paper introduces Agents4PLC, a novel framework that not only automates PLC code generation but also includes code-level verification through an LLM-based multi-agent system. We first establish a comprehensive benchmark for verifiable PLC code generation area, transitioning from natural language requirements to human-written-verified formal specifications and reference PLC code. We further enhance our `agents' specifically for industrial control systems by incorporating Retrieval-Augmented Generation (RAG), advanced prompt engineering techniques, and Chain-of-Thought strategies. Evaluation against the benchmark demonstrates that Agents4PLC significantly outperforms previous methods, achieving superior results across a series of increasingly rigorous metrics. This research not only addresses the critical challenges in PLC programming but also highlights the potential of our framework to generate verifiable code applicable to real-world industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 産業制御システムでは、プログラム可能なロジックコントローラ(PLC)コードの生成と検証が、運用効率と安全性の確保に不可欠である。 LLM(Large Language Models)は自動コード生成に力を入れているが、PLCプログラミングの正確性保証や特別なサポートの提供には不足していることが多い。 本稿では,PLC コード生成を自動化するだけでなく,LCM ベースのマルチエージェントシステムによるコードレベルの検証を含む新しいフレームワークである Agents4PLC を紹介する。 まず、検証可能なPLCコード生成領域の総合ベンチマークを作成し、自然言語要求から人間記述の形式仕様と参照PLCコードへ移行する。 我々は、産業制御システムに特化した「エージェント」をさらに強化するために、レトリーバル強化世代(RAG)、先進的な急進的な技術技術、およびChain-of-Thought戦略を取り入れた。 ベンチマークに対する評価は、Agens4PLCが従来の方法よりも大幅に優れており、より厳格な指標の連続で優れた結果が得られることを示している。 本研究は,PLCプログラミングにおける重要な課題に対処するだけでなく,実世界の産業アプリケーションに適用可能な検証可能なコードを生成するためのフレームワークの可能性も強調する。

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