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Texte vers modèle via SysML : génération automatisée de modèles informatiques de systèmes dynamiques à partir de texte en langage naturel non structuré via des diagrammes de langage de modélisation de système améliorés

Created by
  • Haebom

Auteur

Matthew Anderson Hendricks, Alice Cicirello

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Cet article contribue à accélérer la conception et le déploiement de systèmes dynamiques d'ingénierie en proposant une stratégie permettant de générer automatiquement un modèle computationnel de système dynamique à partir d'un ensemble de documents d'intérêt et de documents d'entrée décrivant un système spécifique, en s'appuyant sur les connaissances du domaine et des experts. La stratégie est mise en œuvre en cinq étapes, et il est important d'extraire des informations précises sur les dépendances, les propriétés et les opérations des composants à l'aide de diagrammes de langage de modélisation de système (SysML). Des stratégies de traitement automatique du langage (TAL) et des modèles de langage étendus (MLE) sont utilisées pour des tâches spécifiques afin d'améliorer les résultats intermédiaires de la génération automatique de diagrammes SysML (liste des noms principaux, liste des relations extraites, liste des phrases principales et des relations principales, valeurs des attributs de bloc, relations de bloc, génération de diagrammes BDD, etc.). L'applicabilité de la génération automatique de diagrammes SysML est illustrée par diverses études de cas. Le modèle computationnel d'un système dynamique complexe à partir de diagrammes SysML est obtenu par des étapes de génération de code et de génération de modèle computationnel. Lors de l'étape de génération de code, les stratégies de TAL sont utilisées pour la synthèse, tandis que les MLE sont utilisées uniquement pour la vérification. L'approche proposée ne se limite pas à un système, un domaine ou un logiciel informatique spécifique. Nous démontrons son applicabilité à travers un exemple complet, du texte au modèle d'un pendule simple, et montrons des performances supérieures à celles obtenues avec LLM seul.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Réduisez les temps de conception et de déploiement en combinant les connaissances du domaine avec le LLM pour permettre l'automatisation de la modélisation dynamique des systèmes.
Améliorer la précision et la fiabilité du modèle à l'aide de SysML.
Présenter une approche générale applicable à une variété de systèmes et de domaines.
Performances améliorées par rapport à l'utilisation autonome de LLM.
Limitations:
La performance de l’approche proposée peut dépendre de la qualité des documents d’entrée.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur l’applicabilité et l’évolutivité aux systèmes dynamiques complexes.
Il est nécessaire de traiter les erreurs potentielles qui peuvent survenir lors de la phase de vérification du LLM.
D’autres résultats expérimentaux et analyses comparatives pour différents systèmes sont nécessaires.
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