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Daily Arxiv

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Automated Interpretation of Non-Destructive Evaluation Contour Maps Using Large Language Models for Bridge Condition Assessment

Created by
  • Haebom

作者

Viraj Nishesh Darji, Callie C. Liao, Duoduo Liao

概要

この研究では、橋のメンテナンスと安全のための非破壊検査(NDE)データ解析の効率を高めるために、大規模言語モデル(LLM)を活用する革新的なアプローチを紹介します。さまざまなLLMを使用してNDE等高線マップを解釈し、橋の状態の詳細な分析を提供するLLMの有効性を実証します。具体的には、9つのLLMを用いて5つのNDE等高線マップを解析し、画像説明の生成、欠陥識別、実行可能な勧告の提供および精度の点で評価しました。その結果、4つのLLMが詳細で効果的な画像記述を生成し、ChatGPT-4とClaude 3.5 Sonnetは包括的な概要を作成するのにより効果的であることがわかりました。この研究は、LLMベースの分析が橋梁検査ワークフローの効率を高め、精度を維持できることを示唆しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMを活用することで、NDEデータ解析の効率を大幅に向上させることができます。
LLMベースの分析がブリッジメンテナンスの意思決定を高速化できることを示唆しています。
LLMを活用した橋梁安全評価とインフラ管理の改善の可能性を確認する。
様々なLLMの性能比較により最適モデル選択の基準を提示した。
Limitations:
この研究は小規模(5つのNDE等高線マップ)パイロット研究であり、より大きな規模のデータセットを活用した追加の研究が必要です。
さまざまな種類のNDEデータと橋梁構造の一般化の可能性を検証する必要があります。
LLMの解析結果の信頼性と精度をさらに向上させるための追加の検証手順が必要です。
LLMの活用に伴うコストと技術的課題の検討が必要です。
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