- アメリカのエネルギー省のアーゴン国立研究所のエンジニアが、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4を進化した診断ツールと組み合わせることで、複雑なシステムの障害を検出し、その原因を明確かつ理解しやすく説明することが可能になるという新しいアイディアを探る論文を発表。
- PRO-AIDと呼ばれるアーゴンの診断ツール、象徴的エンジン、LLMの3要素を組み合わせることで、診断情報をオペレーターに分かりやすく提示することを目指している。
- PRO-AIDはプラントのリアルタイムデータを通常の挙動と比較し、不一致があれば障害を示す。これにより、プラントコンポーネントのシミュレーションモデルを使用して、障害を特定する。
- LLMはPRO-AIDの結果を説明するために使用され、複雑な技術データを簡単に理解できる言語に翻訳する。これにより、オペレーターは障害の原因と診断の理由を理解しやすくなる。
- LLMが提供する情報が正確であることを確認するために象徴的エンジンを設計し、LLMがデータとモデルに基づいて説明を提供するよう管理している。
この記事では、エネルギー省のアーゴン国立研究所のエンジニアが新しいアイディアを提案している。言語モデルと診断ツールを組み合わせることで、オペレーターが複雑なシステムの障害をより理解しやすく診断できる可能性がある。診断結果を説明するLLMの活用により、原因と診断の理由が明確になり、訓練や運用業務が向上する可能性がある。