Human-artificial intelligence teaming for scientific information extraction from data-driven additive manufacturing research using large language models

📄 arXiv: 2407.18827v1 📥 PDF

作者: Mutahar Safdar, Jiarui Xie, Andrei Mircea, Yaoyao Fiona Zhao

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-07-26

备注: 11 pages, 5 Figures, 3 Tables. This paper has been accepted to be published in the proceedings of IDETC-CIE 2024

💡 一句话要点

提出人机协作框架，利用大语言模型加速增材制造数据驱动研究中的科学信息提取。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 增材制造 数据驱动研究 科学信息提取 人机协作 大语言模型 人工智能 文本挖掘

📋 核心要点

  1. 增材制造领域数据驱动研究产生大量文献，人工提取AM和AI相关信息耗时费力。
  2. 提出人机协作框架，利用大语言模型加速从AM文献中提取科学信息。
  3. 通过案例研究验证了LLM在数据集、建模、传感和AM系统等信息提取方面的能力。

📝 摘要（中文）

近年来，增材制造（AM）领域的数据驱动研究取得了显著进展，随之涌现了大量的科学文献。这些文献中蕴含着AM和人工智能（AI）相关的知识，但这些知识尚未以集成的方式进行挖掘和形式化。从这些文献中提取科学信息需要大量的时间和精力。AM领域的专家已经贡献了二十多篇综述论文来总结这些工作。然而，与AM和AI相关的特定信息仍然需要手动提取。最近，BERT（Bidirectional Encoder Representations for Transformers）或GPT（Generative Pre-trained Transformers）等基础模型在文本数据上的成功，为加速科学信息提取提供了可能性。本文提出了一个框架，使AM和AI专家能够协作，持续地从数据驱动的AM文献中提取科学信息。基于该框架实现了一个演示工具，并进行了一个案例研究，以提取与数据集、建模、传感和AM系统类别相关的信息。结果表明，大语言模型（LLM）能够加速从数据驱动的AM文献中提取相关信息。未来，该框架可用于从工程学科中更广泛的设计和制造文献中提取信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从海量增材制造（AM）数据驱动研究文献中高效提取科学信息的问题。现有方法主要依赖人工阅读和专家总结，效率低下且难以保证信息的全面性和准确性。现有的综述论文虽然总结了部分工作，但针对AM和AI交叉领域的特定信息提取仍然需要大量的人工干预。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，构建一个人机协作框架，让人工专家和AI模型协同工作，从而加速科学信息的提取过程。通过让人工专家参与到模型的训练和验证过程中，可以提高模型提取信息的准确性和可靠性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 文献收集与预处理：收集数据驱动的AM研究文献，并进行文本清洗、分词等预处理操作。2) 信息抽取模型构建：利用LLM构建信息抽取模型，该模型能够识别和提取文献中与AM和AI相关的特定信息，例如数据集、建模方法、传感技术和AM系统等。3) 人机协作界面：设计一个用户友好的界面，允许AM和AI专家参与到信息提取过程中，例如标注数据、验证模型输出、修正错误等。4) 模型迭代与优化：根据人工专家的反馈，不断迭代和优化信息抽取模型，提高其性能和泛化能力。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个面向增材制造领域的人机协作信息提取框架，该框架充分利用了LLM的强大能力和人工专家的专业知识，从而实现了高效、准确的科学信息提取。与传统的纯人工信息提取方法相比，该框架能够显著提高效率并降低成本。与纯AI方法相比，该框架能够更好地保证信息的质量和可靠性。

关键设计：论文中没有详细描述LLM的具体选择和参数设置，以及人机协作界面的具体设计细节。但是，可以推断，LLM的选择需要考虑其在文本理解和生成方面的能力，以及在特定领域数据的适应性。人机协作界面的设计需要保证用户友好性，并提供足够的功能来支持人工专家参与到信息提取过程中。

📊 实验亮点

论文通过案例研究展示了LLM在提取与数据集、建模、传感和AM系统类别相关信息方面的能力，证明了LLM能够加速从数据驱动的AM文献中提取相关信息。虽然论文中没有给出具体的性能指标，但可以推断，与传统的人工提取方法相比，该框架能够显著提高信息提取的效率和准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于增材制造、材料科学、人工智能等领域，加速相关领域的科研进展。该框架能够帮助研究人员快速了解领域内的最新进展，发现潜在的研究方向，并促进跨学科的合作。未来，该框架可以扩展到更广泛的设计和制造领域，为工程学科的知识管理和创新提供支持。

📄 摘要（原文）

Data-driven research in Additive Manufacturing (AM) has gained significant success in recent years. This has led to a plethora of scientific literature to emerge. The knowledge in these works consists of AM and Artificial Intelligence (AI) contexts that have not been mined and formalized in an integrated way. It requires substantial effort and time to extract scientific information from these works. AM domain experts have contributed over two dozen review papers to summarize these works. However, information specific to AM and AI contexts still requires manual effort to extract. The recent success of foundation models such as BERT (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) or GPT (Generative Pre-trained Transformers) on textual data has opened the possibility of expediting scientific information extraction. We propose a framework that enables collaboration between AM and AI experts to continuously extract scientific information from data-driven AM literature. A demonstration tool is implemented based on the proposed framework and a case study is conducted to extract information relevant to the datasets, modeling, sensing, and AM system categories. We show the ability of LLMs (Large Language Models) to expedite the extraction of relevant information from data-driven AM literature. In the future, the framework can be used to extract information from the broader design and manufacturing literature in the engineering discipline.