تعتبر مخططات تدفق العمليات (PFDs) ومخططات العمليات والأدوات (P&IDs) من الأدوات الأساسية في هندسة العمليات، حيث تُستخدم لتصوير تدفقات العمليات وتكوين المعدات. لكن، قد تحتوي هذه المخططات، والتي سنشير إليها لاحقًا باسم "مخططات العمليات"، على أخطاء تهدد السلامة، وتؤدي إلى عمليات غير فعّالة وتكاليف إضافية غير ضرورية. تصحيح والتحقق من هذه المخططات هو عمل مرهق يتطلب جهدًا يدويًا كبيرًا.

في ظل هذا التحدي، نقدم منهجية مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحديد الأخطاء في المخططات واقتراح التصحيحات للمستخدم، مما يعرف بـ "تصحيح المخططات تلقائيًا". مستلهمين من بث القفزة التكنولوجية لنماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) في تصحيح الأخطاء النحوية في اللغة البشرية، نقوم بدراسة هذه النماذج لتطبيقها على تصحيح الأخطاء في المخططات.

نموذج التصحيح الذي نقوم بتطويره يأخذ إدخالًا لمخطط يحتوي على أخطاء محتملة ويخرج اقتراحات لمخطط مصحح. تم تدريب نموذج التصحيح الخاص بنا على مجموعة بيانات صناعية بطريقة إشرافية، حيث حقق دقة تصل إلى 80% في المقياس الأول و84% في المقياس الخامس على مجموعة اختبار مستقلة من مخططات مصنوعة صناعيًا. تشير النتائج إلى أن النموذج لديه القدرة على تعلم كيفية تصحيح المخططات الصناعية.

نتطلع إلى أن يصبح تصحيح المخططات أداة مفيدة لمهندسي الكيمياء، مما يسهم في تحسين الكفاءة والسلامة في هذا القطاع الحيوي. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.