Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают использовать возможности больших языковых моделей и баз знаний для автоматической генерации матриц структуры проектирования (DSM).
В статье рассматривается применение методов Retrieval Augmented Generation (RAG) и графовых баз знаний для автоматизации создания DSM для киберфизических систем.
Автоматизация проектирования сложных киберфизических систем традиционно требует значительных усилий по ручному анализу и моделированию связей между компонентами. В данной работе, посвященной ‘Retrieval Augmented (Knowledge Graph), and Large Language Model-Driven Design Structure Matrix (DSM) Generation of Cyber-Physical Systems’, исследуется возможность применения больших языковых моделей (LLM) и методов расширенной генерации (RAG), включая графовые RAG, для автоматического создания матриц структуры проектирования (DSM). Показано, что предложенные подходы, протестированные на примерах электроотвертки и CubeSat, позволяют эффективно определять связи между компонентами и даже выявлять компоненты и их взаимосвязи. Каковы перспективы дальнейшей оптимизации и масштабирования этих методов для проектирования еще более сложных и многокомпонентных систем?
Понимание Сложности: Архитектура Систем как Основа Надежности
Современные инженерные системы, будь то сложные сети электроснабжения, транспортные узлы или передовые медицинские устройства, характеризуются значительным количеством взаимодействующих компонентов. Понимание этих связей — критически важная задача, поскольку от неё напрямую зависит надёжность, эффективность и безопасность всей конструкции. Каждый элемент оказывает влияние на другие, формируя сложную паутину зависимостей, где изменение одного параметра может вызвать каскад эффектов по всей системе. Поэтому, для успешной разработки и анализа подобных систем, необходимо не просто идентифицировать компоненты, но и тщательно изучить природу их взаимосвязей, что требует применения специализированных методов и инструментов моделирования.
Традиционные методы определения взаимосвязей между компонентами сложных инженерных систем зачастую требуют значительных временных затрат и ручного труда. Этот подход не только замедляет процесс проектирования и анализа, но и повышает вероятность ошибок, вызванных человеческим фактором. Поскольку сложность систем продолжает расти, ручное картирование взаимодействий становится всё более трудоёмким и ненадежным, что существенно ограничивает возможности для оптимизации и инноваций. В результате, компании сталкиваются с задержками в разработке, увеличением затрат и риском создания неоптимальных или даже неработоспособных продуктов. Необходимость в автоматизированных и точных методах анализа взаимосвязей становится критически важной для эффективного управления сложностью современных инженерных проектов.
Для эффективной разработки и анализа сложных инженерных систем необходим надежный и автоматизированный подход к картированию взаимодействий между их компонентами. Ручные методы, традиционно используемые для этой цели, часто оказываются трудоемкими, отнимают много времени и склонны к ошибкам, что существенно замедляет процесс проектирования и увеличивает риск возникновения неточностей. Автоматизация позволяет создать детальную и точную модель взаимосвязей, облегчая выявление потенциальных проблем на ранних стадиях и оптимизируя производительность всей системы. Такой подход не только ускоряет разработку, но и повышает надежность и эффективность конечного продукта, позволяя инженерам сосредоточиться на инновациях, а не на рутинной работе.
Автоматическое Построение DSM с Использованием Больших Языковых Моделей
Большие языковые модели (LLM) предоставляют перспективный подход к автоматическому построению матриц структуры проектирования (DSM) на основе текстовых описаний системы. Вместо ручного определения связей между элементами системы, LLM способны извлекать эти связи непосредственно из текста, анализируя взаимосвязи, описанные в требованиях, спецификациях или другой документации. Этот процесс включает в себя обработку естественного языка (NLP) для идентификации сущностей, их атрибутов и отношений между ними, что позволяет LLM формировать матрицу DSM, где строки и столбцы представляют элементы системы, а ячейки указывают на наличие или отсутствие взаимодействия между ними. Автоматизация генерации DSM с помощью LLM потенциально снижает трудозатраты, повышает точность и позволяет быстрее адаптироваться к изменениям в требованиях к системе.
Использование больших языковых моделей (LLM) позволяет перейти от ручного построения матриц структуры проекта (DSM) к подходу, основанному на анализе данных. Традиционное ручное создание DSM требует значительных временных затрат и подвержено ошибкам, связанным с субъективной интерпретацией информации. LLM автоматизируют процесс, извлекая взаимосвязи между элементами системы непосредственно из текстовых описаний. Это сокращает трудозатраты на порядок величины и повышает точность отражения фактических зависимостей, поскольку модель основывается на объективном анализе предоставленного текста, а не на субъективных оценках экспертов.
Эффективность использования больших языковых моделей (БЯМ) для автоматической генерации матриц структуры проектирования (МСП) напрямую зависит от двух ключевых факторов. Во-первых, на качество результата влияет способность самой модели к логическому выводу и установлению связей между элементами системы, описанными в тексте. Во-вторых, критически важным является объем и качество контекстной информации, предоставляемой БЯМ. Недостаточное количество или неполнота данных о системе, ее компонентах и взаимосвязях между ними, существенно снижает точность и достоверность генерируемой МСП, приводя к ошибочным или неполным представлениям о структуре системы.
Улучшение Генерации DSM с Помощью RAG и Продвинутых Моделей
Методы генерации с расширением извлечения (Retrieval-Augmented Generation, RAG) повышают качество создания диаграмм структуры модуля (DSM) за счет предоставления большим языковым моделям (LLM) релевантного контекста из внешних источников знаний. Вместо генерации DSM исключительно на основе внутренних знаний модели, RAG позволяет LLM обращаться к структурированной информации, такой как спецификации деталей, описания функций и отношения между компонентами. Это особенно важно для сложных систем, где полная информация не может быть включена в обучающий набор данных модели, и где точное понимание взаимосвязей между компонентами критически важно для создания корректной DSM. Использование внешних источников знаний через RAG повышает точность, полноту и надежность генерируемых DSM.
Для оценки эффективности различных больших языковых моделей (LLM) в генерации диаграмм связей между частями и целым (DSM) в рамках подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG), был проведен сравнительный анализ моделей OpenAI, Mixtral 8x22B, Llama 3.3 70B и DeepSeek-R1 14B. В процессе тестирования модели функционировали в среде RAG, что позволило оценить их способность использовать внешние источники знаний для повышения точности и полноты генерируемых DSM. Целью исследования являлось определение наиболее подходящей модели для конкретных сценариев применения, учитывая их производительность в контексте RAG и способность к интеграции с внешними базами данных знаний.
Для оценки производительности моделей генерации DSM в рамках RAG-фреймворка использовались два различных примера: электроотвертка и CubeSat. Выбор этих примеров обусловлен необходимостью обеспечения разнообразия в тестовом наборе данных. Электроотвертка представляет собой механическую систему с относительно небольшим количеством компонентов и четко выраженной пространственной структурой, что позволяет оценить способность моделей к пространственному рассуждению. CubeSat, напротив, является более сложной системой, состоящей из множества взаимосвязанных подсистем и компонентов, что позволяет проверить способность моделей к пониманию отношений «часть-целое» и построению сложных структур.
В ходе тестирования различных больших языковых моделей (LLM) в рамках системы генерации диаграмм связей между элементами (DSM) с использованием техники Retrieval-Augmented Generation (RAG), модель Mixtral 8x22B показала наивысшую точность — 0.849 — при решении задачи, связанной с конструкцией аккумуляторной отвертки. Данный результат свидетельствует о высокой способности модели к пространственному мышлению и анализу структурных взаимосвязей между компонентами, что критически важно для корректного построения DSM.
В ходе тестирования различных больших языковых моделей (LLM) в рамках подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) для генерации диаграмм связей между компонентами (DSM), модель Llama 3.3 70B показала наивысшую точность — 0.889 — в сценарии, посвященном CubeSat. Данный результат указывает на эффективную способность модели к установлению и представлению связей «целое-часть», что критически важно для корректной генерации DSM сложных систем, таких как CubeSat, состоящих из множества взаимодействующих компонентов.
При использовании GPT-4 Turbo совместно с GraphRAG R2-R3 для задачи построения диаграммы связей (DSM) для CubeSat, был достигнут показатель Edit Distance в 4.0. Данный показатель Edit Distance, измеряющий количество операций редактирования (вставка, удаление, замена), необходимых для преобразования сгенерированной диаграммы в эталонную (ground truth), свидетельствует о высокой степени структурного соответствия между полученным результатом и ожидаемым, что подтверждает эффективность GraphRAG в извлечении релевантной информации для точной генерации DSM.
В ходе оценки моделей для генерации диаграмм связей (DSM) в рамках подхода RAG, модель Mixtral 8x22B продемонстрировала показатель Spectral Distance в 0.769 при анализе случая с аккумуляторной отверткой. Данный показатель, характеризующий структурное соответствие с эталонной диаграммой, подтверждает высокую способность модели к корректному определению и отображению взаимосвязей между компонентами системы. Низкое значение Spectral Distance указывает на то, что структура, сгенерированная Mixtral 8x22B, тесно соответствует ожидаемой структуре, что свидетельствует о сильных возможностях модели в области пространственного рассуждения и анализа компонентной базы.
В ходе исследований было установлено, что применение GraphRAG — подхода, структурирующего знания в виде графа — значительно повышает эффективность извлечения релевантной информации, необходимой для точного построения диаграмм зависимостей (DSM). Организация знаний в виде графа позволяет эффективно находить связи между компонентами и их функциями, что критически важно для правильной идентификации зависимостей. Этот подход обеспечивает более точное определение связей между частями и целым, что подтверждается результатами, полученными при использовании GraphRAG в связке с GPT-4 Turbo для кейса CubeSat, где был достигнут показатель Edit Distance в 4.0, свидетельствующий о высокой степени соответствия построенной диаграммы эталонной структуре.
Подтверждение Точности DSM и Обеспечение Надежных Результатов
Тщательная валидация автоматически генерируемых диаграмм связей между системами (DSM) имеет первостепенное значение для подтверждения их надёжности и формирования уверенности в их практической применимости. Отсутствие всесторонней проверки может привести к ошибочным выводам и неверным проектным решениям, особенно в сложных инженерных системах. Поэтому, строгий процесс валидации, включающий сравнение с установленными принципами системной архитектуры и анализ корректности отображения взаимосвязей, является необходимым условием для обеспечения достоверности и полезности автоматически сгенерированных DSM. Успешная валидация позволяет использовать эти диаграммы для повышения эффективности проектирования, улучшения анализа и снижения количества ошибок в реализации сложных проектов.
Оценка сгенерированных диаграмм связей систем (DSM) проводится на основе устоявшихся принципов архитектуры, с особым вниманием к корректному определению взаимосвязей между элементами. Исследование фокусируется на двух ключевых типах связей: связях близости (Proximity Relationships), отражающих физическую или функциональную близость компонентов, и связях «целое-часть» (Whole-Part Relationships), демонстрирующих иерархическую структуру системы. Точное выявление этих отношений является критически важным для подтверждения достоверности DSM и обеспечения надежности анализа сложных технических систем. Успешная идентификация указанных взаимосвязей свидетельствует о способности модели адекватно представлять архитектуру системы и предоставляет ценную информацию для оптимизации ее конструкции и повышения эффективности.
Способность больших языковых моделей (LLM) точно выявлять и воспроизводить связи между элементами системы, такие как близость и отношения «целое-часть», даже при ограниченном размере контекстного окна, является ключевым показателем их перспективности. Это означает, что модели способны понимать структуру сложных систем, не требуя полного доступа ко всей информации сразу. Точность определения этих взаимосвязей подтверждает, что LLM не просто генерируют текст, но и способны к структурному анализу, что открывает возможности для автоматизации проектирования, более глубокой оценки систем и снижения вероятности ошибок в сложных инженерных проектах. Исследование этой способности позволяет оценить потенциал LLM как инструмента для работы с большими объемами информации и сложными взаимосвязями, характерными для современных технических систем.
Проверенные и валидированные диаграммы структурной декомпозиции (DSM) значительно повышают эффективность проектирования сложных систем. Тщательная проверка связей между компонентами позволяет выявлять потенциальные ошибки и неоптимальные решения на ранних стадиях разработки, что существенно снижает риски и затраты на последующие исправления. Более того, точные DSM обеспечивают возможность проведения углубленного анализа систем, выявления критических путей и узких мест, а также оптимизации архитектуры для повышения производительности и надежности. В результате, применение валидированных DSM способствует более качественному и безошибочному проектированию, что особенно важно в сферах, где безопасность и функциональность имеют первостепенное значение.
Исследование демонстрирует, что автоматизированное создание Матриц Структуры Проекта (DSM) с использованием больших языковых моделей и методов обогащенной выборки (RAG), особенно графовых, позволяет более эффективно анализировать сложные кибер-физические системы. Такой подход позволяет выявить взаимосвязи между элементами системы и предвидеть последствия изменений в одной её части. Как заметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Эта мысль перекликается с идеей о необходимости полного понимания структуры системы перед внесением каких-либо изменений, что и достигается благодаря автоматизированному анализу DSM. Ведь, как справедливо отмечается в работе, невозможно эффективно «пересадить сердце», не понимая всей «кровоточной системы».
Куда двигаться дальше?
Представленная работа, стремясь к автоматизации построения матриц структуры проектирования (DSM), демонстрирует определенный прогресс, но не решает фундаментальную проблему: истинное понимание системы требует большего, чем просто связей между элементами. Подобно тому, как нельзя починить квартал, не понимая его инфраструктуры, автоматическое генерирование DSM, основанное исключительно на языковых моделях, рискует создать лишь хрупную иллюзию порядка. Эффективность подхода, несомненно, зависит от качества и полноты исходных знаний, представленных в графе знаний, и от способности модели различать причинно-следственные связи и простые корреляции.
Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на улучшении алгоритмов RAG и LLM, но и на развитии методов верификации и валидации полученных DSM. Необходимо разработать метрики, позволяющие оценить не просто структурную корректность, но и функциональную адекватность модели. Интересным направлением представляется интеграция формальных методов и логического вывода в процесс генерации DSM, что позволило бы обеспечить более надежную и обоснованную архитектуру системы.
В конечном итоге, задача заключается не в том, чтобы заменить проектировщика машиной, а в том, чтобы предоставить ему инструмент, расширяющий его возможности и позволяющий видеть систему в целом, а не как набор изолированных компонентов. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, и лишь глубокое понимание структуры позволит создать по-настоящему устойчивые и эффективные киберфизические системы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16715.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Квантовый шум: за пределами стандартных моделей
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный разум и квантовые данные: новый подход к синтезу табличных данных
- Моделирование спектроскопии электронного пучка: новый подход
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- За пределами стандартной точности: новая структура эффективной теории
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
2026-02-21 23:23