基于物理知识的多任务生成：迈向自动化风险控制优化

《Reliability Engineering & System Safety》：Physics-Informed Multi-Task Generation: Toward Automated Risk Control Optimization

物理约束多任务生成框架提升风险控制措施生成效果，融合异构数据与物理方程，实验显示BERTScore达78.75%，物理一致性指数99.9%。

　　

郭彦军|艾新波|周一琳

北京邮电大学智能工程与自动化学院，北京，100876，中国

摘要

在复杂的工程系统中，自动生成风险控制措施对于确保安全性和可靠性至关重要。传统的基于专家的方法既耗时又具有主观性。虽然大型语言模型（LLMs）具有很强的通用能力，但由于领域知识有限，其在特定领域的输出缺乏可靠性。为了解决这些挑战，我们提出了一个基于物理的多任务生成（PIMTG）框架，该框架将风险传播的物理约束与深度学习相结合。PIMTG能够同时优化生成三种风险控制措施：工程干预措施、安全管理策略和应急准备协议，从而提高文本质量和物理合理性。具体来说，我们首先开发了一种具有自适应注意力的门控融合机制，用于处理异构特征（文本、数值、分类）。此外，我们提出了一种多任务前缀适配器来生成不同的风险控制措施。最后，我们开发了一个训练目标，该目标结合了风险能量和演化约束方程，共同最小化文本生成损失和物理一致性损失。这确保了风险源项、扩散项、吸收项和固有风险值符合基本原理。在真实的工业案例中，PIMTG的平均BERT分数为78.75%，物理一致性指数为99.9%，对称平均绝对百分比误差（SMAPE）为0.0448，证明了其在自动风险控制方面的准确性和可靠性。

引言

及时准确地实施风险控制措施对于确保复杂工程系统的安全性和可靠性至关重要。鉴于各行业风险的固有不确定性和复杂性[1]、[2]，传统的手动方法需要大量的专门劳动力。这种主观性在个人专业知识有限时更容易导致人为错误[3]、[4]。传统的企业决策过程正在迅速向智能化转型，人工智能生成的内容（AIGC）正在重新定义企业风险管理的数字工作流程[5]。值得注意的是，生成型大型语言模型（LLMs）在自动生成安全报告方面显示出巨大潜力，为风险控制提供了新的方法。

虽然LLMs作为数据驱动方法的关键分支，在生成风险控制措施方面具有潜力，但其有效性取决于上下文和实施情况。检索增强生成（RAG）技术通过整合领域特定知识来提升LLMs的性能，提高了解决方案的针对性和实际应用性[6]、[7]。然而，在需要专家级分析或精确物理一致性的场景中，仍然存在挑战[8]。数据驱动方法（包括LLMs）使用观察数据来近似输入输出相关性，导致超出训练范围的外推和观察偏差等问题。这些限制可能导致物理上不一致或不可信的预测，从而降低模型的泛化性能[9]。

与数据驱动方法相比，基于物理的模型为风险控制提供了根本不同的范式。这些模型通过明确定义的控制方程来捕捉复杂工程系统的潜在物理规律[10]。然而，基于物理的模型在处理现实世界场景时往往存在计算灵活性不足和适应性限制[11]、[12]。因此，将领域特定的物理知识与数据驱动方法相结合已成为一种创新的混合方法，提高了模型的预测准确性和可靠性[10]、[11]。事实上，生成风险控制措施需要深入的语义推理，这就需要统一的建模框架来整合物理知识和数据驱动的见解[13]。多任务学习是一种深度学习方法，通过使用共享表示来同时优化多个相关任务，从而实现更好的性能和泛化能力[14]、[15]、[16]。

本研究利用风险控制措施生成任务之间的内在相关性，提出了一个基于物理的多任务生成（PIMTG）框架，用于自动生成风险控制措施，该框架考虑了数据驱动和受风险约束的控制方程。通过建立文本风险描述与基于物理的风险参数之间的双向映射机制，该模型在语言质量和物理合理性方面实现了双重优化。本研究的主要贡献可以总结如下：

(1)

我们开发了一种针对异构风险特征的层次化门控机制，该机制采用自适应注意力加权来动态整合文本描述符、数值指标和分类向量。

(2)

提出了一种用于多任务生成的前缀适配器，利用差异化的前缀调整策略来生成针对工程技术、安全管理和应急准备的风险控制措施。

(3)

开发了一个基于物理约束的优化模块，以提高多任务生成模型的可靠性。通过将基于物理的约束方程整合到训练损失函数中，它能够精确估计物理风险参数，如风险源值、扩散系数和风险吸收值，确保它们符合基本原理。

本文的其余部分组织如下：第2节回顾了现有的风险控制方法文献。第3节介绍了所提出的PIMTG框架及其技术规格。第4节展示了实验结果和模型性能分析。最后，第5节总结了本研究并讨论了未来的研究方向。

部分摘录

文献综述

早期的风险控制方法通常依赖于基于演绎逻辑的框架和领域专家知识。其中，故障树分析（FTA）仍然是概率安全评估的基石，它使用布尔逻辑来识别最小割集（MCS）——导致系统级事故的关键组件故障组合[17]、[18]、[19]。虽然像动态故障树（DFTs）这样的扩展考虑了时间依赖性[20]，以及新兴的量子故障树

问题定义

在复杂的工业系统和企业安全管理中，风险不仅来自风险源内部的危险触发因素，还来自环境扩散机制和企业属性之间的相互作用。因此，制定企业风险控制措施构成了一个多模态和多任务优化问题，需要整合异构数据和领域知识。本研究提出了一个基于物理约束的多任务生成框架。

方法论

所提出的PIMTG框架如图1所示。在训练过程中，PIMTG框架的输入包括风险源项、扩散项和吸收项。值得注意的是，为了便于LLMs高效获取风险控制领域知识，我们采用了一种前缀调整策略，这要求在输入数据中包含实际的风险吸收项。此外，在生成任务中还采用了教师强制机制。经过微调后，模型不再需要

现场风险控制数据集

我们利用多源安全管理信息系统收集了涵盖建筑、工业和商业领域的跨行业风险控制数据，包括北京安全风险云服务系统、北京危险识别系统和工作安全语料库[16]、[31]、[48]。然后，这些数据被组织成29073个实例。这种多维多样性（详见图234）确保了物理约束在具有代表性的样本上进行训练

结论与未来工作

本研究提出了PIMTG，这是一个基于物理约束的多任务学习框架，能够自动生成具有语言质量和物理一致性的风险控制措施。PIMTG通过将基于物理的基本方程整合到多任务LLM架构中，克服了手动、数据驱动和检索基方法的关键局限性。其核心创新包括用于异构风险特征的层次化门控融合机制，以及具有自适应性的任务特定前缀适配器

未引用的参考文献

表6。

CRediT作者贡献声明

郭彦军：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，方法论，调查，数据整理。艾新波：撰写 – 审稿与编辑，监督，资源获取，方法论，资金筹集，概念化。周一琳：概念化，形式分析，可视化，撰写 – 审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。作者声明他们没有利益冲突。