論文の概要: A Dynamic and High-Precision Method for Scenario-Based HRA Synthetic Data Collection in Multi-Agent Collaborative Environments Driven by LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00022v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 09:23:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:47:06.710816
• Title: A Dynamic and High-Precision Method for Scenario-Based HRA Synthetic Data Collection in Multi-Agent Collaborative Environments Driven by LLMs
• Title（参考訳）: LLMによる多エージェント協調環境におけるシナリオベースHRA合成データの動的・高精度抽出法
• Authors: Xingyu Xiao, Peng Chen, Qianqian Jia, Jiejuan Tong, Jingang Liang, Haitao Wang,
• Abstract要約: 本研究では,細調整された大規模言語モデル(LLM)を活用した,新たなシナリオ駆動型ワークロード推定手法を提案する。 この方法はオペレータのワークロードの変化に動的に適応し、より正確でフレキシブルでスケーラブルなワークロード推定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.50572897318757
• License:
• Abstract: HRA (Human Reliability Analysis) data is crucial for advancing HRA methodologies. however, existing data collection methods lack the necessary granularity, and most approaches fail to capture dynamic features. Additionally, many methods require expert knowledge as input, making them time-consuming and labor-intensive. To address these challenges, we propose a new paradigm for the automated collection of HRA data. Our approach focuses on key indicators behind human error, specifically measuring workload in collaborative settings. This study introduces a novel, scenario-driven method for workload estimation, leveraging fine-tuned large language models (LLMs). By training LLMs on real-world operational data from high-temperature gas-cooled reactors (HTGRs), we simulate human behavior and cognitive load in real time across various collaborative scenarios. The method dynamically adapts to changes in operator workload, providing more accurate, flexible, and scalable workload estimates. The results demonstrate that the proposed WELLA (Workload Estimation with LLMs and Agents) outperforms existing commercial LLM-based methods in terms of prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: HRA(Human Reliability Analysis)データは,HRA手法の進展に不可欠である。 しかし、既存のデータ収集方法は必要な粒度を欠いているため、ほとんどのアプローチは動的な特徴を捉えることができない。 さらに、多くの手法は専門家の知識を入力として必要としており、時間と労力を消費する。 これらの課題に対処するため,HRAデータの自動収集のための新しいパラダイムを提案する。 このアプローチでは、ヒューマンエラーの背後にある重要な指標、特に協調的な設定におけるワークロードの測定に重点を置いています。 本研究では,細調整された大規模言語モデル(LLM)を活用する,新たなシナリオ駆動型ワークロード推定手法を提案する。 高温ガス冷却炉 (HTGR) による実世界の運転データに基づくLCMの訓練により, 様々な協調シナリオにおいて, 人間の行動と認知負荷をリアルタイムでシミュレートする。 この方法はオペレータのワークロードの変化に動的に適応し、より正確でフレキシブルでスケーラブルなワークロード推定を提供する。 その結果,提案したWELLA (Workload Estimation with LLMs and Agents) は,予測精度の点で既存の商用LCM手法よりも優れていることがわかった。

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