Инженеры OEM и интеграторов на Западе экспериментируют с возможностями генеративного ИИ для программирования кода. Инструменты ИИ для помощи с кодом программируемого логического контроллера (ПЛК) должны быть в высокой степени кастомизированы, но они могут работать как помощник инженера для генерации кода и обнаружения ошибок, а также автоматизированного документирования.
Но при использовании генеративного ИИ для программирования ПЛК необходима осторожность, поскольку ИИ может и будет галлюцинировать, то есть может генерировать неверную или вводящую в заблуждение информацию.
Рекомендуется для снижения этого риска использовать системы ИИ с “генерацией дополненного поиска” (RAG) для создания кода. RAG — это фреймворк ИИ, который работает с LLM, чтобы быть более точным и релевантным, путем поиска большего количества внешних источников данных и предварительной обработки информации и подсказок перед их интеграцией в LLM.
С помощью RAG ИИ может обучаться техническим характеристикам машин и методам кодирования, чтобы помочь в создании кода ПЛК, HMI и SCADA.
ИИ может помочь программистам сделать код более удобным для чтения и поддержки, помогая в рефакторинге или улучшении кода.
Ограничением использования ИИ является в АСУ ТП сегодня то, что ИИ хорошо работает со структурированным текстом, но не с релейной логикой (ladder logic) для ПЛК.
Источник: https://t.me/sandbox_ru