Industrielle anlæg styres af programmerbare logiske controllere (PLC'er), og sprogmodeller kan allerede generere kode til dem. Men hidtil er det kun i begrænset omfang testet, om den genererede logik faktisk kan integreres i et eksisterende projekt og køre korrekt. Nu præsenterer forskere bag SemaPLC en metode, der ændrer det: I stedet for at stoppe, når modellen selv vurderer sit output som tilstrækkeligt, erklærer SemaPLC en opgave kun for fuldført, når eksterne kontroller har bekræftet specifikation, kompilering og adfærd på en live runtime. På 117 opgaver opnår den den højeste verificerede beståelsesrate på tværs af syv modeller (72,6 % i gennemsnit), og på 65 projektkontekstopgaver klarer den sig bedst på integreret kompilering, statisk og dynamisk adfærd. Det mest afslørende er den dynamiske test: Når både genereret og reference-logik deployeres til en live PLC-runtime og deres eksekverede spor sammenlignes, adskiller SemaPLC sig markant – med 52,2 point mod baseline-metodernes 22,4 til 31,4. For beslutningstagere betyder det, at statiske scoringer kan være misvisende; den trofaste test er, om koden faktisk kører. Læs paperet for detaljer om metoden og resultaterne.
SemaPLC: AI-genereret industrikode testes nu på live-anlæg – ikke kun på papir
Ny open-source metode verificerer PLC-kode i kørende systemer og skiller sig markant fra statiske benchmarks.
Konklusion: SemaPLC viser, at verifikation på live-anlæg er den afgørende standard for AI-genereret industrikode – og at statiske benchmarks kan skjule store forskelle i reel ydeevne.
Kilder
- Kilde 1: SemaPLC: A Project-Grounded, Verification-Gated Agent Harness for PLC Code Generation · Hugging Face Trending
