Integrating LLMs for Explainable Fault Diagnosis in Complex Systems

Integrating LLMs for Explainable Fault Diagnosis in Complex Systems

下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

• 論文タイプ：本研究は原著論文であり、掲載誌は明示されていません。

• 本研究の背景と関連研究：本研究は、複雑なシステムにおける説明可能な故障診断を実現するために、LLM（Large Language Model）を統合することを目的としています。複雑なシステムの運用には、診断能力が必要であり、特に広範な自律運用フレームワークの一部として必要とされます。診断ツールの効果は、その説明可能性に大きく依存します。特に、情報を理解し信頼する能力は、情報を基にした意思決定を行う必要がある原子力発電所などの環境では極めて重要です。単に何かが間違っていると言われても十分ではなく、なぜそれが間違っているのか、どのように間違っているのかを理解することが重要です。
  関連研究として、本研究では診断ツールとしてPROAIDを採用しています。PROAIDは、システムのコンポーネントの物理ベースのモデルとプラントデータを利用するモデルベースの診断ツールです。また、本研究ではLLMを組み込んでいます。

• 本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、説明可能な故障診断を実現するためにLLMを統合することです。LLMは訓練データに基づいて知識を持っており、オペレーターに故障診断を説明するためのエージェントとして機能します。しかし、LLMは訓練データに制約されるため、誤った情報を「幻覚」として提示する可能性があります。そのため、本研究ではLLMの出力を制約することで幻覚の問題に対処します。本研究の重要性は、説明可能な故障診断が複雑なシステムの運用において必要不可欠であることにあります。オペレーターが故障診断情報を理解し信頼できることは、効果的な修正措置を行うために非常に重要です。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、PROAIDと呼ばれるモデルベースの診断ツールを使用しています。PROAIDは、システムのコンポーネントの物理ベースのモデルとプラントデータを利用して故障診断を行います。また、LLMも本研究で使用されており、詳細なデータや材料については言及されていません。

• 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、LLMを統合したシステムを提案しています。具体的には、LLMエージェントをシステム内に組み込み、オペレーターに故障診断を説明します。また、LLMの幻覚の問題に対処するために、LLMの出力を制約しています。具体的な詳細や範囲については言及されていませんが、本研究では説明可能な故障診断の実現に向けたシステムの構築とその有用性に焦点を当てています。

• 本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、具体的な検証方法については言及されていません。しかし、本研究では説明可能な故障診断の実現に向けたシステムを提案しており、その有効性を示すために、LLMを統合したシステムが実際の運用環境で故障センサーの診断を行う能力を示しています。

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