論文の概要: MechAgents: Large language model multi-agent collaborations can solve
mechanics problems, generate new data, and integrate knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08166v1
- Date: Tue, 14 Nov 2023 13:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 14:03:01.431631
- Title: MechAgents: Large language model multi-agent collaborations can solve
mechanics problems, generate new data, and integrate knowledge
- Title（参考訳）: mechagents: 大規模言語モデルによるマルチエージェントコラボレーションは、メカニカルな問題を解決し、新しいデータを生成し、知識を統合することができる
- Authors: Bo Ni and Markus J. Buehler
- Abstract要約: ここでは、自律的なコラボレーションを通じて、弾力性に関する問題を実証する。
2エージェントチームは、古典的な弾性問題を解くために有限要素法を適用するために、効果的にコードを書き、実行し、自己修正することができる。
より複雑なタスクのために、我々は計画、定式化、コーディング、実行、プロセスと結果を批判する作業の分割を強化したより大きなエージェントグループを構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6708125191843434
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Solving mechanics problems using numerical methods requires comprehensive
intelligent capability of retrieving relevant knowledge and theory,
constructing and executing codes, analyzing the results, a task that has thus
far mainly been reserved for humans. While emerging AI methods can provide
effective approaches to solve end-to-end problems, for instance via the use of
deep surrogate models or various data analytics strategies, they often lack
physical intuition since knowledge is baked into the parametric complement
through training, offering less flexibility when it comes to incorporating
mathematical or physical insights. By leveraging diverse capabilities of
multiple dynamically interacting large language models (LLMs), we can overcome
the limitations of conventional approaches and develop a new class of
physics-inspired generative machine learning platform, here referred to as
MechAgents. A set of AI agents can solve mechanics tasks, here demonstrated for
elasticity problems, via autonomous collaborations. A two-agent team can
effectively write, execute and self-correct code, in order to apply finite
element methods to solve classical elasticity problems in various flavors
(different boundary conditions, domain geometries, meshes, small/finite
deformation and linear/hyper-elastic constitutive laws, and others). For more
complex tasks, we construct a larger group of agents with enhanced division of
labor among planning, formulating, coding, executing and criticizing the
process and results. The agents mutually correct each other to improve the
overall team-work performance in understanding, formulating and validating the
solution. Our framework shows the potential of synergizing the intelligence of
language models, the reliability of physics-based modeling, and the dynamic
collaborations among diverse agents, opening novel avenues for automation of
solving engineering problems.
- Abstract（参考訳）: 数値的手法を用いて力学問題を解くには、関連する知識と理論を検索し、コードを構築し、実行し、結果を解析する包括的な知的能力が必要である。
新たなAIメソッドは、ディープサロゲートモデルやさまざまなデータ分析戦略を通じて、エンドツーエンドの問題を解決する効果的なアプローチを提供することができるが、知識をトレーニングを通じてパラメトリック補完に組み込むことで、数学的あるいは物理的洞察を取り入れる際の柔軟性を損なうことが多い。
複数の動的に対話する大規模言語モデル(LLM)の多様な機能を活用することで、従来のアプローチの限界を克服し、物理に着想を得た新しい生成機械学習プラットフォームを開発することができる。
一連のaiエージェントは、自律的なコラボレーションを通じて、弾力性の問題に対して実証された、メカニカルなタスクを解決できる。
2エージェントチームは、様々なフレーバー(境界条件、領域ジオメトリー、メッシュ、小/有限変形、線形/超弾性構成則など)の古典的弾性問題を解くために有限要素法を適用するために、効果的に書き、実行し、自己正しいコードを作成することができる。
より複雑なタスクのために、我々は計画、定式化、コーディング、実行、プロセスと結果を批判する作業の分割を強化したより大きなエージェントグループを構築します。
エージェントは相互に修正し、ソリューションの理解、定式化、検証においてチームワーク全体のパフォーマンスを改善する。
本フレームワークは,言語モデルのインテリジェンス,物理に基づくモデリングの信頼性,多種多様なエージェント間の動的コラボレーションを統括する可能性を示し,工学的問題を解決するための新たな道を開く。
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