Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Phát hiện rủi ro cháy nổ bằng robot dựa trên suy luận đồ thị tri thức động: Phương pháp tiếp cận do LLM thúc đẩy với chuỗi suy nghĩ đồ thị

Created by
  • Haebom

Tác giả

Haimei Pan, Jiyun Zhang, Qinxi Wei, Xiongnan Jin, Chen Xinkai, Jie Cheng

Phác thảo

Bài báo này đề xuất Insights-on-Graph (IOG), một khuôn khổ mới nhằm nâng cao hiệu quả của robot trong công tác phòng cháy và chữa cháy. IOG tận dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và các mô hình đa phương thức quy mô lớn (LMM) để xây dựng biểu đồ tri thức (KG) dựa trên kiến ​​thức được trích xuất từ ​​các hướng dẫn phòng cháy chữa cháy và các tài liệu ứng phó khẩn cấp về robot. Bằng cách tích hợp các KG và LMM này, IOG tạo ra biểu đồ rủi ro từ video thời gian thực, cho phép phát hiện sớm rủi ro cháy nổ và ứng phó khẩn cấp có thể diễn giải (cấu hình các mô-đun tác vụ và thành phần robot) dựa trên các tình huống thay đổi. Tính thực tiễn và khả năng ứng dụng của IOG được kiểm chứng thông qua mô phỏng và thử nghiệm.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Trình bày khả năng xây dựng hệ thống phát hiện và ứng phó rủi ro cháy dựa trên biểu đồ kiến ​​thức bằng cách sử dụng LLM và LMM.
◦
Phát hiện sớm nguy cơ cháy nổ và đưa ra chiến lược ứng phó khẩn cấp dễ hiểu thông qua phân tích video thời gian thực.
◦
Cung cấp một khuôn khổ cho phép cấu hình động các mô-đun và thành phần làm việc của robot theo tình huống.
◦
Góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng robot trong lĩnh vực phòng cháy chữa cháy.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác nhận khuôn khổ đề xuất để áp dụng vào các địa điểm cháy rừng quy mô lớn thực tế.
◦
Cần có đánh giá hiệu suất chung cho nhiều loại đám cháy và môi trường khác nhau.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định những hạn chế của LLM và LMM (ví dụ: dữ liệu thiên vị, tạo ra thông tin sai lệch) ảnh hưởng như thế nào đến hiệu suất của IOG.
◦
Cần phải cải thiện hiệu quả của phương pháp biểu diễn và cập nhật kiến ​​thức của KG.
👍
Made with Slashpage