論文の概要: BPMN to PDDL: Translating Business Workflows for AI Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18171v1
- Date: Sat, 22 Nov 2025 19:51:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.668509
- Title: BPMN to PDDL: Translating Business Workflows for AI Planning
- Title(参考訳): BPMNからPDDL:AI計画のためのビジネスワークフローの翻訳
- Authors: Jasper Nie, Christian Muise, Victoria Armstrong,
- Abstract要約: このプロジェクトは、BPMNダイアグラムを計画に適したPDDL表現に変換する機能パイプラインを開発するための、以前の理論的作業の上に構築されます。
このシステムは、タスク、イベント、シーケンスフロー、ゲートウェイを含むコアBPMN構造をサポートし、最初に並列かつ包括的なゲートウェイ動作をサポートする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.865656740940774
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Business Process Model and Notation (BPMN) is a widely used standard for modelling business processes. While automated planning has been proposed as a method for simulating and reasoning about BPMN workflows, most implementations remain incomplete or limited in scope. This project builds upon prior theoretical work to develop a functional pipeline that translates BPMN 2.0 diagrams into PDDL representations suitable for planning. The system supports core BPMN constructs, including tasks, events, sequence flows, and gateways, with initial support for parallel and inclusive gateway behaviour. Using a non-deterministic planner, we demonstrate how to generate and evaluate valid execution traces. Our implementation aims to bridge the gap between theory and practical tooling, providing a foundation for further exploration of translating business processes into well-defined plans.
- Abstract(参考訳): ビジネスプロセスモデルと表記法(BPMN)はビジネスプロセスをモデル化するための広く使われている標準です。
BPMNワークフローをシミュレートし、推論するための方法として、自動計画が提案されているが、ほとんどの実装は、未完成またはスコープ限定のままである。
このプロジェクトは、BPMN 2.0ダイアグラムを計画に適したPDDL表現に変換する機能パイプラインを開発するための、以前の理論的作業の上に構築されます。
このシステムは、タスク、イベント、シーケンスフロー、ゲートウェイを含むコアBPMN構造をサポートし、最初に並列かつ包括的なゲートウェイ動作をサポートする。
非決定論的プランナーを用いて、有効な実行トレースの生成と評価を行う。
我々の実装は、理論と実践的なツールのギャップを埋めることを目的としており、ビジネスプロセスを適切に定義された計画に変換するための基盤を提供しています。
関連論文リスト
- Leveraging Machine Learning and Enhanced Parallelism Detection for BPMN Model Generation from Text [75.77648333476776]
本稿では、テキストからBPMNモデルを抽出する自動パイプラインについて紹介する。
この研究の重要な貢献は、新たに注釈付けされたデータセットの導入である。
モデルトレーニング用の32のパラレルゲートウェイを含む15の注釈付き文書でデータセットを増強する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-11T07:25:55Z) - Hindsight Planner: A Closed-Loop Few-Shot Planner for Embodied Instruction Following [62.10809033451526]
本研究は,Large Language Models (LLM) を用いた Embodied Instruction following (EIF) タスクプランナの構築に焦点をあてる。
我々は,このタスクを部分観測可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) として構成し,数発の仮定で頑健なプランナーの開発を目指す。
ALFREDデータセットに対する我々の実験は、プランナーが数ショットの仮定で競争性能を達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-27T10:05:45Z) - Benchmarking Agentic Workflow Generation [80.74757493266057]
複数面シナリオと複雑なグラフワークフロー構造を備えた統合ワークフロー生成ベンチマークであるWorfBenchを紹介する。
また,サブシーケンスとサブグラフマッチングアルゴリズムを利用したシステム評価プロトコルWorfEvalを提案する。
我々は、生成されたタスクが下流のタスクを強化し、推論中により少ない時間で優れたパフォーマンスを達成することを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T12:41:19Z) - A Step Towards a Universal Method for Modeling and Implementing Cross-Organizational Business Processes [0.0]
この研究は、より正確で統一されたビジネスプロセスモデル実行の基礎となる。
特定のBPMN要素をPASSと互換性のあるフォーマットに変換するプロトタイプトランスレータの開発について説明する。
これらのモデルはソースコードに変換され、bespokeワークフロー環境で実行される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T06:19:44Z) - Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning
Framework for Environments under Uncertainty [56.30846158280031]
具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。
In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。
提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T10:07:17Z) - A higher-order transformation approach to the formalization and analysis of BPMN using graph transformation systems [1.0624606551524207]
本稿ではBPMNの実行セマンティクスの形式化を提案する。
私たちのアプローチは、BPMNモデルからグラフ変換システムへの高次の変換に基づいています。
このアプローチの能力を示すため、オープンソースのWebベースツールとして実装しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T09:55:10Z) - Long-Horizon Planning and Execution with Functional Object-Oriented
Networks [79.94575713911189]
タスク計画と実行のためのFOONとしてオブジェクトレベルの知識を活用するというアイデアを紹介します。
提案手法では,FOONをPDDLに自動変換し,市販のプランナ,アクションコンテキスト,ロボットスキルを活用する。
我々はCoppeliaSimの長期タスクに対するアプローチを実証し、学習されたアクションコンテキストを、これまで見たことのないシナリオにどのように拡張できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-12T19:29:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。