論文の概要: A Novel Task-Driven Method with Evolvable Interactive Agents Using Event Trees for Enhanced Emergency Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06193v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 04:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-19 08:38:28.694438
• Title: A Novel Task-Driven Method with Evolvable Interactive Agents Using Event Trees for Enhanced Emergency Decision Support
• Title（参考訳）: イベントツリーを用いた対話エージェントの進化型タスク駆動方式による緊急時意思決定支援
• Authors: Xingyu Xiao, Peng Chen, Ben Qi, Jingang Liang, Jiejuan Tong, Haitao Wang,
• Abstract要約: 未確立の緊急計画では、複雑なシステムの故障時にオペレーターが圧倒される可能性がある。 本研究は,新たなアプローチを通じて,予期せぬさまざまなインシデントに対するアジャイル意思決定の緊急ニーズに対処する。 EvoTaskTreeは、イベントツリーを使用して緊急意思決定をサポートする、進化可能な対話エージェントを備えたタスク駆動のメソッドである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.50572897318757
• License:
• Abstract: As climate change and other global challenges increase the likelihood of unforeseen emergencies, the limitations of human-driven strategies in critical situations become more pronounced. Inadequate pre-established emergency plans can lead operators to become overwhelmed during complex systems malfunctions. This study addresses the urgent need for agile decision-making in response to various unforeseen incidents through a novel approach, EvoTaskTree (a task-driven method with evolvable interactive agents using event trees for emergency decision support). This advanced approach integrates two types of agents powered by large language models (LLMs): task executors, responsible for executing critical procedures, and task validators, ensuring the efficacy of those actions. By leveraging insights from event tree analysis, our framework encompasses three crucial tasks: initiating event subevent analysis, event tree header event analysis, and decision recommendations. The agents learn from both successful and unsuccessful responses from these tasks. Finally, we use nuclear power plants as a demonstration of a safety-critical system. Our findings indicate that the designed agents are not only effective but also outperform existing approaches, achieving an impressive accuracy rate of up to 100 % in processing previously unencoun32 tered incident scenarios. This paper demonstrates that EvoTaskTree significantly enhances the rapid formulation of emergency decision-making.
• Abstract（参考訳）: 気候変動やその他の世界的な課題が、予期せぬ事態の可能性を増大させるにつれ、危機的状況における人間主導の戦略の限界がより顕著になる。 未確立の緊急計画では、複雑なシステムの故障時にオペレーターが圧倒される可能性がある。 本研究は,新たなアプローチであるEvoTaskTree(緊急意思決定支援にイベントツリーを使用する,進化可能な対話エージェントによるタスク駆動手法)を通じて,さまざまな予期せぬインシデントに対するアジャイル意思決定の必要性に対処する。 この高度なアプローチは、大きな言語モデル(LLM)をベースとした2種類のエージェントを統合する。 イベントツリー分析からの洞察を活用することで、私たちのフレームワークは、イベントサブイベント分析、イベントツリーヘッダイベント分析、決定レコメンデーションの3つの重要なタスクを含む。 エージェントはこれらのタスクから成功と失敗の両方から学習する。 最後に、安全に重要なシステムの実証として原子力発電所を使用します。 以上の結果から, 設計エージェントは既存の手法よりも優れており, 従来未解決であったインシデントシナリオの処理において, 最大100%の精度で処理できることが示唆された。 本稿では,EvoTaskTreeが緊急意思決定の迅速な定式化を著しく促進することを示す。

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