| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-05-30 13:50
Generative AI for Enhanced System Design and Evaluation
○Jayesh Guntupalli・Kentaro Watanabe（Hitachi Ltd.） |
| 抄録 |
（和） |
This work delves into the potential of applying Gen-AI technologies to the system design phase, aiming to streamline processes and augment human expertise. Gen-AI is used to automate the creation of complex design elements and is emerging as a powerful tool for system engineers. Also, with LLM-generated content, evaluating and verifying the correctness of the responses is a challenge.
The SE Assistant prototype designed for system engineers intends to create detailed system designs quickly and accurately along with its evaluation. At the core of the SE Assistant is a sophisticated system that combines the power of GPT-4 with a Multimodal Retrieval Augmented Generation pipeline capable of understanding text, images, and tables to provide valuable context. The evaluation uses the strength of strong LLMs in analyzing content based on design-specific criteria.
The SE Assistant prototype demonstrates its ability to streamline the system design process, from initial data gathering to the final design output, making it an invaluable tool for system engineers. |
| （英） |
This work delves into the potential of applying Gen-AI technologies to the system design phase, aiming to streamline processes and augment human expertise. Gen-AI is used to automate the creation of complex design elements and is emerging as a powerful tool for system engineers. Also, with LLM-generated content, evaluating and verifying the correctness of the responses is a challenge.
The SE Assistant prototype designed for system engineers intends to create detailed system designs quickly and accurately along with its evaluation. At the core of the SE Assistant is a sophisticated system that combines the power of GPT-4 with a Multimodal Retrieval Augmented Generation pipeline capable of understanding text, images, and tables to provide valuable context. The evaluation uses the strength of strong LLMs in analyzing content based on design-specific criteria.
The SE Assistant prototype demonstrates its ability to streamline the system design process, from initial data gathering to the final design output, making it an invaluable tool for system engineers. |
| キーワード |
（和） |
Generative AI / System Engineering / System Design / Large Language Model (LLM) / Retrieval Augmented Generation (RAG) / / / |
| （英） |
Generative AI / System Engineering / System Design / Large Language Model (LLM) / Retrieval Augmented Generation (RAG) / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
|
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ICM IPSJ-IOT IPSJ-CSEC |
| 開催期間 |
2024-05-30 - 2024-05-31 |
| 開催地（和） |
とりぎん文化会館 |
| 開催地（英） |
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| テーマ（和） |
サービス管理，運用管理技術，セキュリティ管理，一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ICM |
| 会議コード |
2024-05-ICM-IOT-CSEC |
| 本文の言語 |
英語 |
| タイトル（和） |
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| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Generative AI for Enhanced System Design and Evaluation |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
Generative AI / Generative AI |
| キーワード(2)（和/英） |
System Engineering / System Engineering |
| キーワード(3)（和/英） |
System Design / System Design |
| キーワード(4)（和/英） |
Large Language Model (LLM) / Large Language Model (LLM) |
| キーワード(5)（和/英） |
Retrieval Augmented Generation (RAG) / Retrieval Augmented Generation (RAG) |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
Jayesh Guntupalli / Jayesh Guntupalli / |
| 第1著者 所属（和/英） |
Hitachi Ltd. (略称： Hitachi Ltd.)
Hitachi Ltd. (略称： Hitachi Ltd.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
Kentaro Watanabe / Kentaro Watanabe / |
| 第2著者 所属（和/英） |
Hitachi Ltd. (略称： Hitachi Ltd.)
Hitachi Ltd. (略称： Hitachi Ltd.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第3著者 所属（和/英） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2024-05-30 13:50:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ICM |
| 資料番号 |
|
| 巻番号（vol） |
vol.124 |
| 号番号（no） |
no.53 |
| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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