[論文レビュー] AutoRepo: A general framework for multi-modal LLM-based automated construction reporting

Hongxu Pu, Xincong Yang+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2023

Infrastructure Maintenance and Monitoring被引用数 6

ひとこと要約

AutoRepoは、マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）と無人車両を活用して、建設現場の点検レポート作成を自動化する画期的なフレームワークです。ドローンやロボットを用いて視覚的・環境的データを収集し、それをマルチモーダルLLMで処理することで、高品質で規制遵守型の点検レポートを生成します。これにより、人的作業を大幅に削減し、現実の建設現場における点検の効率性と正確性が向上します。

ABSTRACT

Ensuring the safety, quality, and timely completion of construction projects is paramount, with construction inspections serving as a vital instrument towards these goals. Nevertheless, the predominantly manual approach of present-day inspections frequently results in inefficiencies and inadequate information management. Such methods often fall short of providing holistic, exhaustive assessments, consequently engendering regulatory oversights and potential safety hazards. To address this issue, this paper presents a novel framework named AutoRepo for automated generation of construction inspection reports. The unmanned vehicles efficiently perform construction inspections and collect scene information, while the multimodal large language models (LLMs) are leveraged to automatically generate the inspection reports. The framework was applied and tested on a real-world construction site, demonstrating its potential to expedite the inspection process, significantly reduce resource allocation, and produce high-quality, regulatory standard-compliant inspection reports. This research thus underscores the immense potential of multimodal large language models in revolutionizing construction inspection practices, signaling a significant leap forward towards a more efficient and safer construction management paradigm.

研究の動機と目的

• 従来の手動による建設現場点検における非効率さと情報管理のギャップを是正すること。
• 点検レポート作成における人的リソース依存度と誤り率を低減すること。
• スケーラブルで自動化されたフレームワークを構築し、高品質で規制遵守型の建設レポートを生成すること。
• 視覚的・テキスト的・環境的データを統合して包括的な評価を実現すること。
• LLMを活用した自動化の実世界での実現可能性と有効性を実証すること。

提案手法

• 建設現場からマルチセンサデータを収集するために、無人車両（例：ドローンや地上ロボット）を活用すること。
• 点検現場からの視覚的・テキスト的・環境的入力を処理するために、マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）を採用すること。
• 視覚言語モデルを統合し、点検中に撮影された画像や動画から空間的・文脈的詳細を理解すること。
• プロンプト工学およびファインチューニング技術を適用し、LLMの出力を標準的な建設レポート形式および規制要件に一致させること。
• レポート作成のための構造的で自然言語によるレポートに、生の点検データを変換すること。
• 実際の建設現場での導入を通じて、フレームワークのパフォーマンスと使いやすさを検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチモーダルLLMは、視覚的・環境的データから複雑な建設現場の状況を的確に解釈し、正確な点検レポートを生成できるか？
• RQ2 従来の方法と比較して、AutoRepoは建設レポート作成における人的労働と時間をどの程度削減できるか？
• RQ3 生成されたレポートは、規制基準および業界の文書作成慣行をどの程度遵守しているか？
• RQ4 実世界の建設環境に自動点検レポートシステムを導入することは実現可能か？
• RQ5 無人車両とLLMの統合は、点検結果の包括性と信頼性をどの程度向上させるか？

主な発見

• フレームワークは、規制および専門的な文書作成基準を満たす点検レポートを正常に生成した。
• 手動プロセスと比較して、AutoRepoは点検レポート作成に要する時間と人的リソースを顕著に削減した。
• 本システムは、実際の建設現場からの複雑な視覚的・環境的データを解釈する上で、強固なパフォーマンスを示した。
• 無人車両とマルチモーダルLLMの統合により、継続的かつスケーラブルなデータ収集と自動化レポート作成が可能になった。
• フレームワークは実際の建設現場で検証され、実用的実現可能性と運用上の可能性が確認された。
• 研究者らは、生成されたレポートが包括的で文脈的に正確であり、規制管理および安全管理の目的に適していると観察した。