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Texto a modelo mediante SysML: generación automatizada de modelos computacionales de sistemas dinámicos a partir de texto en lenguaje natural no estructurado mediante diagramas de lenguaje de modelado de sistemas mejorados

Created by
  • Haebom

Autor

Matthew Anderson Hendricks, Alice Cicirello

Describir

Este artículo contribuye a agilizar el diseño y la implementación de sistemas dinámicos de ingeniería al proponer una estrategia para generar automáticamente un modelo computacional de sistemas dinámicos a partir de un conjunto de documentos de interés relacionados con sistemas dinámicos y documentos de entrada que describen un sistema específico, aprovechando el conocimiento del dominio y de expertos. La estrategia se implementa en cinco pasos, y es importante extraer información precisa sobre las dependencias, propiedades y operaciones de los componentes mediante Diagramas de Lenguaje de Modelado de Sistemas (SysML). Se utilizan estrategias de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para tareas específicas con el fin de mejorar los resultados intermedios de la generación automática de diagramas SysML (lista principal de sustantivos, lista de relaciones extraídas, lista principal de frases y relaciones, valores de atributos de bloque, relaciones de bloque, generación de diagramas BDD, etc.). La aplicabilidad de la generación automática de diagramas SysML se ilustra mediante diversos casos prácticos. El modelo computacional de un sistema dinámico complejo a partir de diagramas SysML se obtiene mediante los pasos de generación de código y generación del modelo computacional. En el paso de generación de código, se utilizan estrategias de PLN para el resumen y LLM solo para la verificación. El enfoque propuesto no se limita a un sistema, dominio o software computacional específico. Demostramos su aplicabilidad mediante un ejemplo integral, desde el texto hasta el modelo de un péndulo simple, y mostramos un rendimiento mejorado en comparación con los resultados obtenidos utilizando solo LLM.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Reduzca los tiempos de diseño e implementación combinando el conocimiento del dominio con LLM para permitir la automatización del modelado de sistemas dinámicos.
Mejorar la precisión y confiabilidad del modelo usando SysML.
Presentar un enfoque general aplicable a una variedad de sistemas y dominios.
Rendimiento mejorado en comparación con el uso independiente de LLM.
Limitations:
El rendimiento del enfoque propuesto puede depender de la calidad de los documentos de entrada.
Se necesita más investigación sobre la aplicabilidad y escalabilidad a sistemas dinámicos complejos.
Necesidad de abordar posibles errores que puedan ocurrir durante la fase de verificación de LLM.
Se necesitan más resultados experimentales y análisis comparativos para varios sistemas.
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