Industrial brain: a human-like autonomous neuro-symbolic cognitive decision-making system

📄 arXiv: 2506.23926v1 📥 PDF

作者: Junping Wang, Bicheng Wang, Yibo Xuea, Yuan Xie

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-30

💡 一句话要点

提出工业大脑以解决工业链韧性预测与规划问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 韧性预测 符号推理 神经网络 自主决策 复杂网络 工业应用 多重混沌数据

📋 核心要点

  1. 现有方法在面对复杂的多重混沌数据时，无法有效进行韧性预测和规划，导致实际应用中的局限性。
  2. 本文提出的工业大脑框架结合了高阶神经网络和符号推理，能够从观测数据中自主推断韧性，避免了简化假设。
  3. 实验结果显示，工业大脑在韧性预测和规划上相比GoT和OlaGPT框架提高了10.8%的准确率，且在未见拓扑和动态下保持稳健性能。

📝 摘要（中文）

韧性非平衡测量，即在故障和错误中保持基本功能的能力，对于工业链的科学管理和工程应用至关重要。现有的端到端深度学习方法在未见的时空共演结构重建和网络拓扑韧性预测方面表现不佳。为此，本文提出了工业大脑，一个人类般的自主认知决策和规划框架，集成了高阶活动驱动的神经网络和CT-OODA符号推理，能够直接从全球变量的观测数据中自主规划韧性。实验结果表明，工业大脑在韧性预测和规划方面显著优于现有方法，准确率提升达10.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在多重混沌数据环境下，现有深度学习方法无法有效进行韧性预测和规划的问题。现有方法在处理复杂网络拓扑时，往往无法泛化到未见的全场重建，导致预测准确性不足。

核心思路：工业大脑框架通过结合高阶活动驱动的神经网络与CT-OODA符号推理，能够从观测数据中自主推断和规划韧性，避免了对网络结构的简化假设，从而更真实地反映复杂网络的动态行为。

技术框架：该框架包括两个主要模块：高阶神经网络用于建模节点活动动态，CT-OODA符号推理用于进行韧性规划。整体流程为：首先通过神经网络提取特征，然后利用符号推理进行决策规划。

关键创新：工业大脑的最大创新在于其融合了神经网络和符号推理的优势，能够在复杂网络中揭示潜在规律，并进行准确的韧性预测。这一方法与传统的深度学习方法相比，具有更强的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：在网络结构上，采用了多层高阶神经网络以捕捉复杂的节点动态，损失函数设计为结合预测误差和规划准确度的复合损失，以确保模型在训练过程中能够平衡这两方面的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，工业大脑在韧性预测和规划方面的准确性提升显著，较GoT和OlaGPT框架提高了10.8%，较光谱维度减少法提高了11.03%。该方法在未见拓扑和动态下也表现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

工业大脑的研究成果可广泛应用于工业链的韧性管理、故障预测与应对策略制定等领域。其自主决策能力将提升工业系统在面对突发事件时的应变能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Resilience non-equilibrium measurement, the ability to maintain fundamental functionality amidst failures and errors, is crucial for scientific management and engineering applications of industrial chain. The problem is particularly challenging when the number or types of multiple co-evolution of resilience (for example, randomly placed) are extremely chaos. Existing end-to-end deep learning ordinarily do not generalize well to unseen full-feld reconstruction of spatiotemporal co-evolution structure, and predict resilience of network topology, especially in multiple chaos data regimes typically seen in real-world applications. To address this challenge, here we propose industrial brain, a human-like autonomous cognitive decision-making and planning framework integrating higher-order activity-driven neuro network and CT-OODA symbolic reasoning to autonomous plan resilience directly from observational data of global variable. The industrial brain not only understands and model structure of node activity dynamics and network co-evolution topology without simplifying assumptions, and reveal the underlying laws hidden behind complex networks, but also enabling accurate resilience prediction, inference, and planning. Experimental results show that industrial brain significantly outperforms resilience prediction and planning methods, with an accurate improvement of up to 10.8\% over GoT and OlaGPT framework and 11.03\% over spectral dimension reduction. It also generalizes to unseen topologies and dynamics and maintains robust performance despite observational disturbances. Our findings suggest that industrial brain addresses an important gap in resilience prediction and planning for industrial chain.