論文の概要: Uncovering Key Trends in Industry 5.0 through Advanced AI Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16748v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 07:06:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:20.917579
• Title: Uncovering Key Trends in Industry 5.0 through Advanced AI Techniques
• Title（参考訳）: 先端AI技術による業界5.0の重要トレンドの解明
• Authors: Panos Fitsilis, Paraskevi Tsoutsa, Vyron Damasiotis, Vasileios Kyriatzis,
• Abstract要約: 本稿では,約200のオンライン記事を分析し,人工知能技術を用いて産業5.0のトレンドを特定する。 結果は、中核的なテーマの集合に収束し、また、産業5.0は幅広いトピックにまたがっていることを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This article analyzes around 200 online articles to identify trends within Industry 5.0 using artificial intelligence techniques. Specifically, it applies algorithms such as LDA, BERTopic, LSA, and K-means, in various configurations, to extract and compare the central themes present in the literature. The results reveal a convergence around a core set of themes while also highlighting that Industry 5.0 spans a wide range of topics. The study concludes that Industry 5.0, as an evolution of Industry 4.0, is a broad concept that lacks a clear definition, making it difficult to focus on and apply effectively. Therefore, for Industry 5.0 to be useful, it needs to be refined and more clearly defined. Furthermore, the findings demonstrate that well-known AI techniques can be effectively utilized for trend identification, particularly when the available literature is extensive and the subject matter lacks precise boundaries. This study showcases the potential of AI in extracting meaningful insights from large and diverse datasets, even in cases where the thematic structure of the domain is not clearly delineated.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,約200のオンライン記事を分析し,人工知能技術を用いて産業5.0のトレンドを特定する。 具体的には, LDA, BERTopic, LSA, K-meansなどのアルゴリズムを様々な構成で適用し, 文学の中心テーマを抽出し, 比較する。 結果は、中核的なテーマの集合に収束し、また、産業5.0は幅広いトピックにまたがっていることを強調している。 この研究は、産業5.0は、産業4.0の進化として、明確な定義が欠けている広い概念であり、集中し、効果的に適用することが困難である、と結論付けている。 したがって、産業5.0が有用であるためには、より洗練され、より明確に定義する必要がある。 さらに, 文献が広く, 主題が正確な境界を欠いている場合に, 有名AI技術がトレンド識別に有効に活用できることが示唆された。 本研究は,多種多様なデータセットから意味のある洞察を抽出する上で,AIが持つ可能性を示す。

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