論文の概要: AI-Enhanced Operator Assistance for UNICOS Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21717v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 03:43:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.107326
- Title: AI-Enhanced Operator Assistance for UNICOS Applications
- Title（参考訳）: UNICOSアプリケーションのためのAI強化オペレータ支援
- Authors: Bernard Tam, Jean-Charles Tournier, Fernando Varela Rodriguez,
- Abstract要約: このプロジェクトは、CERNの統一産業制御システムであるUNICOSのためのAI強化オペレーターの開発を探求する。
予備評価では、ウィジェットをデコードし、根本原因分析を行い、複雑なDPEをトレースできることが示唆されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This project explores the development of an AI-enhanced operator assistant for UNICOS, CERN's UNified Industrial Control System. While powerful, UNICOS presents a number of challenges, including the cognitive burden of decoding widgets, manual effort required for root cause analysis, and difficulties maintainers face in tracing datapoint elements (DPEs) across a complex codebase. In situations where timely responses are critical, these challenges can increase cognitive load and slow down diagnostics. To address these issues, a multi-agent system was designed and implemented. The solution is supported by a modular architecture comprising a UNICOS-side extension written in CTRL code, a Python-based multi-agent system deployed on a virtual machine, and a vector database storing both operator documentation and widget animation code. Preliminary evaluations suggest that the system is capable of decoding widgets, performing root cause analysis by leveraging live device data and documentation, and tracing DPEs across a complex codebase. Together, these capabilities reduce the manual workload of operators and maintainers, enhance situational awareness in operations, and accelerate responses to alarms and anomalies. Beyond these immediate gains, this work highlights the potential of introducing multi-modal reasoning and retrieval augmented generation (RAG) into the domain of industrial control. Ultimately, this work represents more than a proof of concept: it provides a basis for advancing intelligent operator interfaces at CERN. By combining modular design, extensibility, and practical AI integration, this project not only alleviates current operator pain points but also points toward broader opportunities for assistive AI in accelerator operations.
- Abstract（参考訳）: このプロジェクトは、CERNの統一産業制御システムであるUNICOSのためのAI強化オペレーターの開発を探求する。
UNICOSは強力だが、ウィジェットをデコードする際の認知的負担、ルート原因分析に必要な手作業、複雑なコードベースでデータポイント要素(DPE)をトレースする保守担当者が直面する困難など、多くの課題を提示している。
タイムリーな反応が重要である状況では、これらの課題は認知負荷を増大させ、診断を遅くする可能性がある。
これらの問題に対処するため、マルチエージェントシステムを設計、実装した。
このソリューションは、CTRLコードで書かれたUNICOS側のエクステンションと、仮想マシン上にデプロイされたPythonベースのマルチエージェントシステムと、オペレータドキュメンテーションとウィジェットアニメーションの両方を格納するベクトルデータベースで構成されるモジュールアーキテクチャによってサポートされている。
予備評価では、システムはウィジェットをデコードし、ライブデバイスデータとドキュメンテーションを活用して根本原因分析を行い、複雑なコードベースでDPEをトレースできることが示唆されている。
これらの機能により、オペレータやメンテナの作業負荷が軽減され、運用の状況認識が向上し、アラームや異常に対する応答が加速する。
これらの即時的な利益の他に、この研究は産業制御の領域にマルチモーダル推論と検索拡張生成(RAG)を導入する可能性を強調している。
最終的に、この研究は概念実証以上のものである:CERNにおけるインテリジェントな演算子インターフェースの進化の基礎を提供する。
モジュール設計、拡張性、実践的なAI統合を組み合わせることで、このプロジェクトは現在のオペレータの痛点を軽減するだけでなく、アクセラレーターオペレーションにおけるAI支援の幅広い機会も指している。
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