論文の概要: Accelerating Manufacturing Scale-Up from Material Discovery Using Agentic Web Navigation and Retrieval-Augmented AI for Process Engineering Schematics Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05937v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 13:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:58:29.706967
• Title: Accelerating Manufacturing Scale-Up from Material Discovery Using Agentic Web Navigation and Retrieval-Augmented AI for Process Engineering Schematics Design
• Title（参考訳）: エージェントWebナビゲーションと検索AIを用いたプロセス工学的設計のための材料発見による製造スケールアップの高速化
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Akash Das, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: プロセス・フロー・ダイアグラム(PFD)とプロセス・アンド・インスツルメンテーション・ダイアグラム(PID)は産業プロセスの設計、制御、安全性にとって重要なツールである。 精密かつ規則に準拠した図の作成は、特に自動化とデジタル化の時代において、材料発見から工業生産へのブレークスルーを拡大する上で、依然として重要な課題である。 本稿では,知識獲得と生成を伴う2段階のアプローチを通じて,これらの課題に対処する自律型エージェント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）: 2.368662284133926
• License:
• Abstract: Process Flow Diagrams (PFDs) and Process and Instrumentation Diagrams (PIDs) are critical tools for industrial process design, control, and safety. However, the generation of precise and regulation-compliant diagrams remains a significant challenge, particularly in scaling breakthroughs from material discovery to industrial production in an era of automation and digitalization. This paper introduces an autonomous agentic framework to address these challenges through a twostage approach involving knowledge acquisition and generation. The framework integrates specialized sub-agents for retrieving and synthesizing multimodal data from publicly available online sources and constructs ontological knowledge graphs using a Graph Retrieval-Augmented Generation (Graph RAG) paradigm. These capabilities enable the automation of diagram generation and open-domain question answering (ODQA) tasks with high contextual accuracy. Extensive empirical experiments demonstrate the frameworks ability to deliver regulation-compliant diagrams with minimal expert intervention, highlighting its practical utility for industrial applications.
• Abstract（参考訳）: プロセス・フロー・ダイアグラム(PFD)とプロセス・アンド・インスツルメンテーション・ダイアグラム(PID)は産業プロセスの設計、制御、安全性にとって重要なツールである。 しかし、物質発見から産業生産まで、自動化とデジタル化の時代におけるブレークスルーを拡大する上で、厳密かつ規則に準拠した図の作成は依然として重要な課題である。 本稿では,知識獲得と生成を伴う2段階のアプローチを通じて,これらの課題に対処する自律型エージェントフレームワークを提案する。 このフレームワークは、公開されているオンラインソースからマルチモーダルデータを検索および合成するための特別なサブエージェントを統合し、Graph Retrieval-Augmented Generation (Graph RAG)パラダイムを使用して、オントロジ的な知識グラフを構築する。 これらの機能は、文脈精度の高いダイアグラム生成とオープンドメイン質問応答(ODQA)タスクの自動化を可能にする。 大規模な実証実験は、規制に準拠したダイアグラムを最小限の専門家の介入で提供できるフレームワーク能力を示し、産業アプリケーションにおける実用性を強調している。

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