Hybrid Reasoning for Perception, Explanation, and Autonomous Action in Manufacturing

要約

環境とタスクはしばしば予測不可能であるため、産業プロセスは堅牢で適応性がありますが、運用上のエラーはコストがかかり、検出が困難なままです。
AIベースの制御システムは、前進するパスを提供しますが、通常、広範なラベル付きデータセットを使用した監視された学習に依存しているため、変数およびデータスカースの産業設定を一般化する能力が制限されます。
基礎モデルは、より広範な推論と知識の統合を可能にする可能性がありますが、エンジニアリングアプリケーションが要求する定量的精度を提供することはめったにありません。
ここでは、ハイブリッドの専門知識と推論（Cipher）を介した生産の解釈を導入し、産業制御のための人間のような推論を再現することを目的としたビジョン言語アクション（VLA）モデルフレームワークを目指しています。
プロセスエキスパート、エンジニアリングタスクに必要なシステム状態の定量的特性評価を可能にする回帰モデルを統合します。
Cipherはまた、検索された高級世代を組み込み、外部の専門知識にアクセスし、物理学に基づいた、考え方の連鎖的な推論をサポートしています。
このハイブリッドアーキテクチャは、分散除外タスクに強い一般化を示します。
それは、プロセス監視からの視覚的またはテキスト入力を解釈し、その決定を説明し、明示的な注釈を必要とせずに正確な機械命令を自律的に生成します。
したがって、Cipherは、正確に、コンテキストとの理由で動作する自律システムの基礎を築き、産業環境での安全で信頼できる展開をサポートし、透過的に意思決定を伝えます。

要約(オリジナル)

Industrial processes must be robust and adaptable, as environments and tasks are often unpredictable, while operational errors remain costly and difficult to detect. AI-based control systems offer a path forward, yet typically depend on supervised learning with extensive labelled datasets, which limits their ability to generalize across variable and data-scarce industrial settings. Foundation models could enable broader reasoning and knowledge integration, but rarely deliver the quantitative precision demanded by engineering applications. Here, we introduceControl and Interpretation of Production via Hybrid Expertise and Reasoning (CIPHER): a vision-language-action (VLA) model framework aiming to replicate human-like reasoning for industrial control, instantiated in a commercial-grade 3D printer. It integrates a process expert, a regression model enabling quantitative characterization of system states required for engineering tasks. CIPHER also incorporates retrieval-augmented generation to access external expert knowledge and support physics-informed, chain-of-thought reasoning. This hybrid architecture exhibits strong generalization to out-of-distribution tasks. It interprets visual or textual inputs from process monitoring, explains its decisions, and autonomously generates precise machine instructions, without requiring explicit annotations. CIPHER thus lays the foundations for autonomous systems that act with precision, reason with context, and communicate decisions transparently, supporting safe and trusted deployment in industrial settings.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google