論文の概要: Hybrid Reasoning for Perception, Explanation, and Autonomous Action in Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08462v1
- Date: Tue, 10 Jun 2025 05:37:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.566978
- Title: Hybrid Reasoning for Perception, Explanation, and Autonomous Action in Manufacturing
- Title（参考訳）: 生産における認識・説明・自律行動のためのハイブリッド推論
- Authors: Christos Margadji, Sebastian W. Pattinson,
- Abstract要約: CIPHERは、産業制御のための人間のような推論を再現することを目的としたビジョン言語アクション(VLA)モデルフレームワークである。
システム状態の定量的評価を可能にする回帰モデルであるプロセスエキスパートを統合する。
プロセス監視からの視覚的またはテキスト的入力を解釈し、その決定を説明し、正確なマシン命令を自律的に生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Industrial processes must be robust and adaptable, as environments and tasks are often unpredictable, while operational errors remain costly and difficult to detect. AI-based control systems offer a path forward, yet typically depend on supervised learning with extensive labelled datasets, which limits their ability to generalize across variable and data-scarce industrial settings. Foundation models could enable broader reasoning and knowledge integration, but rarely deliver the quantitative precision demanded by engineering applications. Here, we introduceControl and Interpretation of Production via Hybrid Expertise and Reasoning (CIPHER): a vision-language-action (VLA) model framework aiming to replicate human-like reasoning for industrial control, instantiated in a commercial-grade 3D printer. It integrates a process expert, a regression model enabling quantitative characterization of system states required for engineering tasks. CIPHER also incorporates retrieval-augmented generation to access external expert knowledge and support physics-informed, chain-of-thought reasoning. This hybrid architecture exhibits strong generalization to out-of-distribution tasks. It interprets visual or textual inputs from process monitoring, explains its decisions, and autonomously generates precise machine instructions, without requiring explicit annotations. CIPHER thus lays the foundations for autonomous systems that act with precision, reason with context, and communicate decisions transparently, supporting safe and trusted deployment in industrial settings.
- Abstract（参考訳）: 環境やタスクは予測できないことが多いため、産業プロセスは堅牢で適応可能でなければならないが、運用上のエラーはコストがかかり、検出が困難である。
AIベースの制御システムは、先進的なパスを提供するが、一般的には、広範囲のラベル付きデータセットによる教師付き学習に依存する。
ファンデーションモデルはより広範な推論と知識の統合を可能にするが、エンジニアリングアプリケーションによって要求される量的精度を提供することは滅多にない。
本稿では,産業制御のための人間ライクな推論を再現することを目的とした視覚言語アクション(VLA)モデルフレームワークであるCIPHER(Control and Interpretation of Production)について紹介する。
エンジニアリングタスクに必要なシステム状態の定量的評価を可能にする回帰モデルであるプロセスエキスパートを統合する。
CIPHERはまた、外部の専門家の知識にアクセスし、物理インフォームドな連鎖推論をサポートするために、検索拡張世代も組み込んでいる。
このハイブリッドアーキテクチャは、アウト・オブ・ディストリビューションタスクへの強力な一般化を示す。
プロセス監視からの視覚的またはテキスト的入力を解釈し、その決定を説明し、明示的なアノテーションを必要とせず、自動で正確なマシン命令を生成する。
したがって、CIPHERは、正確さ、コンテキストによる推論、透過的な決定の伝達、安全で信頼性の高い産業環境への展開をサポートする自律システムの基盤を定めている。
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