CONSTRUCTA: Automating Commercial Construction Schedules in Fabrication Facilities with Large Language Models

要約

LLMSで計画を自動化することは、伝統的な産業に変革的な機会をもたらしますが、未定の依然として存在しています。
商業建設では、自動化されたスケジューリングの複雑さには、精度を確保するために手動介入が必要になることがよくあります。
私たちは、半導体製造などの複雑なプロジェクトの建設スケジュールを最適化するためにLLMを活用する新しいフレームワークであるConstructaを提案します。
構築物は、以下によって重要な課題に対処します。（1）静的ぼろきれを介して建設固有の知識を統合する。
（2）関連する入力を提供するために、建築の専門知識に触発されたコンテキストサンプリング手法を採用する。
（3）RLHFを使用して、スケジュールを専門家の好みに合わせて建設DPOを展開する。
独自のデータの実験は、欠損値予測で +42.3％、依存関係分析で +79.1％、ベースライン方法と比較して自動計画で +28.9％のパフォーマンスの改善を示し、建設ワークフローに革命を起こし、ドメイン固有のLLM進歩を促す可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Automating planning with LLMs presents transformative opportunities for traditional industries, yet remains underexplored. In commercial construction, the complexity of automated scheduling often requires manual intervention to ensure precision. We propose CONSTRUCTA, a novel framework leveraging LLMs to optimize construction schedules in complex projects like semiconductor fabrication. CONSTRUCTA addresses key challenges by: (1) integrating construction-specific knowledge through static RAG; (2) employing context-sampling techniques inspired by architectural expertise to provide relevant input; and (3) deploying Construction DPO to align schedules with expert preferences using RLHF. Experiments on proprietary data demonstrate performance improvements of +42.3% in missing value prediction, +79.1% in dependency analysis, and +28.9% in automated planning compared to baseline methods, showcasing its potential to revolutionize construction workflows and inspire domain-specific LLM advancements.

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