[論文レビュー] When Industry meets Trustworthy AI: A Systematic Review of AI for Industry 5.0

Eduardo Vyhmeister, Gabriel G. Castañé|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2024

Digital Transformation in Industry被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、産業4.0における信頼性の高いAIに関する系統的な文献レビューを提示し、産業5.0への道筋を探るもので、動向、ギャップ、およびガバナンスの要件を浮き彫りにしている。

ABSTRACT

Industry is at the forefront of adopting new technologies, and the process followed by the adoption has a significant impact on the economy and society. In this work, we focus on analysing the current paradigm in which industry evolves, making it more sustainable and Trustworthy. In Industry 5.0, Artificial Intelligence (AI), among other technology enablers, is used to build services from a sustainable, human-centric and resilient perspective. It is crucial to understand those aspects that can bring AI to industry, respecting Trustworthy principles by collecting information to define how it is incorporated in the early stages, its impact, and the trends observed in the field. In addition, to understand the challenges and gaps in the transition from Industry 4.0 to Industry 5.0, a general perspective on the industry's readiness for new technologies is described. This provides practitioners with novel opportunities to be explored in pursuit of the adoption of Trustworthy AI in the sector.

研究の動機と目的

• 産業部門における人間中心および信頼性の高いAI技術の動向と現状を理解する。
• 産業4.0の推進要素とそれらのAIアプリケーションで優先される信頼性の高いAI要件を特定する。
• 産業4.0の推進要素とAIアプリケーションの関係をマッピングし、産業5.0の採用を情報提供する。
• 信頼性の高いAIを産業5.0に統合する際の課題、ギャップ、および機会を強調する。

提案手法

• 信頼性の高いAIと産業4.0/5.0に関する査読済み論文の系統的文献調査。
• Population, Intervention, Comparison, Outcomes, Context に基づく PICOC に根ざした研究質問の定義とマッピングアプローチ。
• 表（Tables 3 および 4）からの AI アプリケーション手法と信頼性の高いAI 要件の分類。
• 産業コンテキストにおける人間中心AI、ガバナンス、そして安全性に関連するテーマの定性的総合。
• 文献の動向とギャップを特定するための書誌計量的基盤。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 産業4.0の技術的推進要素とそれらのAIアプリケーションで優先される信頼性の高いAI要件は何か、そしてそれをどのように促進できるか？
• RQ2 RQ2: 産業4.0の推進要素とAIアプリケーションの関係における現在の動向は何か？
• RQ3 RQ3: 産業4.0への統合を促進し、産業5.0へ移行するために、信頼性の高いAIを取り入れる革新的なアプローチは何か？

主な発見

• 信頼性の高いAIは、人間の主体性、透明性、プライバシー、説明責任、環境福祉を含む7つの柱を軸として位置づけばれている。
• AIアプリケーションは、プロセス計画、品質管理、予知保全、物流、ロボティクス、プロセス制御/最適化を含む。
• Industry 5.0は、データ共有、デジタルツイン、再構成可能性を重視し、人間中心で持続可能かつレジリエントな製造を強調する。
• AI法(AI Act)やGDPR関連のデータガバナンス要件など、産業におけるAIの採用を形作るガバナンスおよび規制上の検討事項が特定されている。
• 特定の信頼性の高いAI要件を具体的な産業4.0の推進要素へマッピングし、産業5.0への実践的移行手順に結びつけるギャップが存在する。