ChatGPT-Like Large-Scale Foundation Models for Prognostics and Health Management: A Survey and Roadmaps

要約

プログレノスティックスとヘルスマネジメント（PHM）技術は、起こりうる機器の故障や損傷を特定・予測することで、必要なメンテナンス手段を講じ、生産コストやダウンタイムを削減しながら機器の寿命や信頼性を高めるという、産業生産と機器メンテナンスにおいて重要な役割を担っています。近年、人工知能（AI）に基づくPHM技術は、産業用IoTやビッグデータの文脈で目覚ましい成果を上げており、鉄道、エネルギー、航空など様々な産業で状態監視、故障予測、健康管理などに広く利用されている。ChatGPTやDALLE-Eのような大規模基盤モデル（LSF-Models）の登場は、AIがAI-1.0からAI-2.0の新時代に突入したことを示し、ディープモデルはシングルモーダル、シングルタスク、限定データという研究パラダイムからマルチモーダル、マルチタスク、大量データ、超大型モデルパラダイムに急速に発展してきた。ChatGPTは、この研究パラダイムにおける画期的な成果であり、その高度に知的な自然言語理解能力により、一般の人工知能に希望を与えるものです。しかし、PHM分野では、このようなAI分野の大きな変化にどのように対応すべきかについてのコンセンサスが得られておらず、今後の開発の方向性を明らかにするための体系的なレビューとロードマップが求められている。このギャップを埋めるため、本論文ではLSF-Modelsの主要な構成要素と最新の開発状況を体系的に説明した。そして、PHMタスクに適用可能なLSF-Modelの構築方法を体系的に回答し、この研究パラダイムの課題と将来の開発ロードマップを概説した。

要約(オリジナル)

Prognostics and health management (PHM) technology plays a critical role in industrial production and equipment maintenance by identifying and predicting possible equipment failures and damages, thereby allowing necessary maintenance measures to be taken to enhance equipment service life and reliability while reducing production costs and downtime. In recent years, PHM technology based on artificial intelligence (AI) has made remarkable achievements in the context of the industrial IoT and big data, and it is widely used in various industries, such as railway, energy, and aviation, for condition monitoring, fault prediction, and health management. The emergence of large-scale foundation models (LSF-Models) such as ChatGPT and DALLE-E marks the entry of AI into a new era of AI-2.0 from AI-1.0, where deep models have rapidly evolved from a research paradigm of single-modal, single-task, and limited-data to a multi-modal, multi-task, massive data, and super-large model paradigm. ChatGPT represents a landmark achievement in this research paradigm, offering hope for general artificial intelligence due to its highly intelligent natural language understanding ability. However, the PHM field lacks a consensus on how to respond to this significant change in the AI field, and a systematic review and roadmap is required to elucidate future development directions. To fill this gap, this paper systematically expounds on the key components and latest developments of LSF-Models. Then, we systematically answered how to build the LSF-Model applicable to PHM tasks and outlined the challenges and future development roadmaps for this research paradigm.

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