[论文解读] Human-Centric Artificial Intelligence Architecture for Industry 5.0 Applications

Jože M. Rožanec, Inna Novalija+18 more|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2022

Digital Transformation in Industry被引用 26

一句话总结

论文提出面向人类的 AI 架构用于工业5.0，融合主动学习、可解释的AI、仿真现实、决策制定和用户反馈，映射到 BDVA 参考架构，并在三个真实世界用例中得到验证。

ABSTRACT

Human-centricity is the core value behind the evolution of manufacturing towards Industry 5.0. Nevertheless, there is a lack of architecture that considers safety, trustworthiness, and human-centricity at its core. Therefore, we propose an architecture that integrates Artificial Intelligence (Active Learning, Forecasting, Explainable Artificial Intelligence), simulated reality, decision-making, and users' feedback, focusing on synergies between humans and machines. Furthermore, we align the proposed architecture with the Big Data Value Association Reference Architecture Model. Finally, we validate it on three use cases from real-world case studies.

研究动机与目标

• 解决在工业5.0中缺乏将安全性、可信性和以人为本作为核心的架构的问题。
• 开发一种能够在制造业中实现人机协同的架构。
• 使该架构与已建立的参考架构（BDVA）以及 ISA/ISSF 框架在互操作性和标准方面对齐。
• 通过三个真实的工业用例验证所提出的架构。

提出的方法

• 提出一个整合主动学习、预测、可解释 AI、仿真现实、决策制定和用户反馈的架构。
• 将架构模块映射到 BDVA 参考架构模型和 ISSF 框架，以确保兼容性。
• 将伦理治理、FAST 原则和安全性考量作为架构的构建模块进行讨论。
• 在三个真实的制造业用例中验证架构，以说明适用性和互操作性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在工业5.0中实现以人为本的AI、确保安全、信任和人机循环协作的可行架构是什么？
• RQ2 如何利用 BDVA 参考架构来构建并使此类架构与现有标准和框架对齐？
• RQ3 哪些使能技术（主动学习、XAI、仿真现实、对话界面、安全）对所提架构至关重要？
• RQ4 该架构在三个真实世界的工业5.0用例中如何表现并证明其价值？

主要发现

• 该架构将 AI 组件与人-in-the-loop 集成，以促进人类和机器之间的协同。
• 设计与 BDVA 参考架构和 ISSF 框架对齐，说明互操作性和标准符合性。
• 在三个真实世界用例上的验证表明在工业5.0情境中的实际适用性。
• 该工作强调安全、信任、伦理与治理（FAST 原则）作为制造业中以人为本的 AI 的核心治理要素。
• 研究概述了使能技术（AL、XAI、仿真现实、对话界面、安全）作为架构的基础要素。