論文の概要: Agentic AI for Intent-Based Industrial Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04980v1
- Date: Thu, 05 Jun 2025 12:50:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.706412
- Title: Agentic AI for Intent-Based Industrial Automation
- Title（参考訳）: インテントベース産業自動化のためのエージェントAI
- Authors: Marcos Lima Romero, Ricardo Suyama,
- Abstract要約: この研究は、エージェントAIとインテントベースのパラダイムを統合する概念的フレームワークを提案する。
このフレームワークは意図に基づく処理に基づいて、人間のオペレーターが自然言語でハイレベルなビジネスや運用目標を表現できるようにする。
CMAPSSデータセットとGoogle Agent Developer Kit (ADK)を使って概念実証を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The recent development of Agentic AI systems, empowered by autonomous large language models (LLMs) agents with planning and tool-usage capabilities, enables new possibilities for the evolution of industrial automation and reduces the complexity introduced by Industry 4.0. This work proposes a conceptual framework that integrates Agentic AI with the intent-based paradigm, originally developed in network research, to simplify human-machine interaction (HMI) and better align automation systems with the human-centric, sustainable, and resilient principles of Industry 5.0. Based on the intent-based processing, the framework allows human operators to express high-level business or operational goals in natural language, which are decomposed into actionable components. These intents are broken into expectations, conditions, targets, context, and information that guide sub-agents equipped with specialized tools to execute domain-specific tasks. A proof of concept was implemented using the CMAPSS dataset and Google Agent Developer Kit (ADK), demonstrating the feasibility of intent decomposition, agent orchestration, and autonomous decision-making in predictive maintenance scenarios. The results confirm the potential of this approach to reduce technical barriers and enable scalable, intent-driven automation, despite data quality and explainability concerns.
- Abstract（参考訳）: 最近のエージェントAIシステムは、計画とツール使用能力を備えた自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントによって強化され、産業自動化の進化の新しい可能性を可能にし、産業4.0で導入された複雑さを減らす。
本研究は,Agentic AIをネットワーク研究で開発された意図に基づくパラダイムと統合し,ヒューマンマシンインタラクション(HMI)を簡素化し,自動化システムを,産業5.0の人間中心で持続的でレジリエントな原則と整合させる概念的枠組みを提案する。
このフレームワークは意図に基づく処理に基づいて、人間のオペレーターが自然言語でハイレベルなビジネスや運用目標を表現し、それを実行可能なコンポーネントに分解する。
これらの意図は、ドメイン固有のタスクを実行するための特別なツールを備えたサブエージェントをガイドする期待、条件、ターゲット、コンテキスト、情報に分けられる。
CMAPSSデータセットとGoogle Agent Developer Kit(ADK)を使用して概念実証を実施し、予測メンテナンスシナリオにおける意図分解、エージェントオーケストレーション、自律的な意思決定の実現可能性を示した。
結果は、データ品質と説明可能性の懸念にもかかわらず、技術的障壁を減らし、スケーラブルで意図駆動型の自動化を実現するためのこのアプローチの可能性を確認した。
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