MITの研究者たちが、風力タービンなどの機械の異常検知における大規模言語モデル（LLM）の可能性について新たな研究を発表しました。従来の深層学習モデルと比較し、LLMを使った新しいフレームワーク「SigLLM」が、コストと専門知識の壁を低減し、タイムリーな異常検知を可能にするかもしれません。
このフレームワークでは、膨大な時系列データをテキスト入力として言語モデルに適切に処理させ、異常を検出させます。二つのアプローチが提案され、特に「Detector」は現在のAIモデルよりも良好な結果を示しましたが、より高速に結果を出し、深層学習の精度に追いつくことが今後の課題です。
この技術が翻訳されれば、技術者は高価な深層学習モデルを訓練することなく、機械や衛星の潜在的な問題を事前に識別することが期待されています。
出典 : Researchers use large language models to flag problems in complex systems https://techxplore.com/news/2024-08-large-language-flag-problems-complex.html