KRAIL: A Knowledge-Driven Framework for Base Human Reliability Analysis Integrating IDHEAS and Large Language Models

📄 arXiv: 2412.18627v1 📥 PDF

作者: Xingyu Xiao, Peng Chen, Ben Qi, Hongru Zhao, Jingang Liang, Jiejuan Tong, Haitao Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-20

💡 一句话要点

提出KRAIL框架，融合IDHEAS和LLM，半自动化计算人因可靠性分析中的基本人为差错概率。

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

关键词: 人因可靠性分析 人为差错概率 大型语言模型 知识图谱 检索增强生成 IDHEAS 半自动化

📋 核心要点

  1. 现有的人因可靠性分析（HRA）方法严重依赖专家知识，主观性强且耗时，限制了其应用。
  2. KRAIL框架融合IDHEAS和LLM，利用知识图谱进行检索增强，实现半自动化的人为差错概率计算。
  3. 实验结果表明，KRAIL在部分信息下对基本人为差错概率的估计方面表现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的知识驱动型可靠性分析框架KRAIL，该框架集成了IDHEAS（一种人因可靠性分析方法）和大型语言模型（LLM），旨在半自动化地计算基本人为差错概率（HEP）。该框架利用知识图谱作为检索增强生成（RAG）的一种形式，以提高其检索和有效处理相关数据的能力。通过在权威的人因可靠性数据集上进行系统实验和评估，结果表明，所提出的方法在部分信息下对基本HEP的估计方面表现出优越的性能，适用于可靠性评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人因可靠性分析中人为差错概率（HEP）估计的问题。现有方法主要依赖专家经验，存在主观性强、耗时等问题，难以应对复杂系统的可靠性评估需求。因此，需要一种更客观、高效的方法来计算HEP。

核心思路：论文的核心思路是将IDHEAS方法与大型语言模型（LLM）相结合，利用LLM的自然语言处理能力和知识图谱的知识存储能力，实现半自动化的人为差错概率计算。通过检索增强生成（RAG）技术，LLM可以更有效地获取和处理相关数据，从而提高HEP估计的准确性和效率。

技术框架：KRAIL框架是一个两阶段的框架。第一阶段，利用知识图谱作为RAG，增强LLM检索和处理相关数据的能力。第二阶段，利用集成的IDHEAS和LLM半自动计算基本HEP值。框架的具体流程包括：(1) 输入操作场景描述；(2) 利用知识图谱检索相关信息；(3) LLM根据检索到的信息和IDHEAS方法进行推理；(4) 输出基本HEP值。

关键创新：KRAIL框架的关键创新在于将IDHEAS方法与LLM相结合，并利用知识图谱进行检索增强。这种方法不仅可以减少对专家经验的依赖，还可以提高HEP估计的效率和准确性。与现有方法相比，KRAIL框架更加客观、高效，更适用于复杂系统的可靠性评估。

关键设计：论文中知识图谱的构建和检索策略是关键设计之一，具体实现细节未知。此外，LLM的选择和微调策略，以及IDHEAS方法与LLM的集成方式，也是影响框架性能的关键因素，但论文中没有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，KRAIL框架在部分信息下对基本HEP的估计方面表现出优越的性能。具体性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出该方法在人因可靠性评估中表现出优越性，证明了该框架的有效性。

🎯 应用场景

KRAIL框架可应用于核电站、航空航天、医疗等高风险行业的安全评估和风险管理。通过更准确地估计人为差错概率，可以改进系统设计、优化操作流程、提高人员培训效果，从而降低事故发生的风险，保障人员安全和财产安全。未来，该框架有望扩展到其他领域，例如智能制造、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Human reliability analysis (HRA) is crucial for evaluating and improving the safety of complex systems. Recent efforts have focused on estimating human error probability (HEP), but existing methods often rely heavily on expert knowledge,which can be subjective and time-consuming. Inspired by the success of large language models (LLMs) in natural language processing, this paper introduces a novel two-stage framework for knowledge-driven reliability analysis, integrating IDHEAS and LLMs (KRAIL). This innovative framework enables the semi-automated computation of base HEP values. Additionally, knowledge graphs are utilized as a form of retrieval-augmented generation (RAG) for enhancing the framework' s capability to retrieve and process relevant data efficiently. Experiments are systematically conducted and evaluated on authoritative datasets of human reliability. The experimental results of the proposed methodology demonstrate its superior performance on base HEP estimation under partial information for reliability assessment.