論文の概要: Integration of Large Language Models in Control of EHD Pumps for Precise Color Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11500v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 14:10:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 16:08:24.213546
• Title: Integration of Large Language Models in Control of EHD Pumps for Precise Color Synthesis
• Title（参考訳）: 精密色合成のためのEHDポンプ制御における大規模言語モデルの統合
• Authors: Yanhong Peng, Ceng Zhang, Chenlong Hu, Zebing Mao
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とArduino制御のElectrohydrodynamic (EHD) ポンプを統合するための革新的な手法を提案する。 本稿では,自然言語コマンドを微調整LLMを用いて解釈し,それをEHDポンプ制御のための特定の操作命令に変換する新しいフレームワークを提案する。 この手法は、言語モデルを色仕様のデータセットとそれに対応するArduinoコードで微調整すること、自然言語処理インターフェースの開発、ユーザ入力を実行可能なArduinoコードに変換すること、正確な色混合のためにEHDポンプを制御すること、の4つの重要なステップを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1055773059925764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an innovative approach to integrating Large Language Models (LLMs) with Arduino-controlled Electrohydrodynamic (EHD) pumps for precise color synthesis in automation systems. We propose a novel framework that employs fine-tuned LLMs to interpret natural language commands and convert them into specific operational instructions for EHD pump control. This approach aims to enhance user interaction with complex hardware systems, making it more intuitive and efficient. The methodology involves four key steps: fine-tuning the language model with a dataset of color specifications and corresponding Arduino code, developing a natural language processing interface, translating user inputs into executable Arduino code, and controlling EHD pumps for accurate color mixing. Conceptual experiment results, based on theoretical assumptions, indicate a high potential for accurate color synthesis, efficient language model interpretation, and reliable EHD pump operation. This research extends the application of LLMs beyond text-based tasks, demonstrating their potential in industrial automation and control systems. While highlighting the limitations and the need for real-world testing, this study opens new avenues for AI applications in physical system control and sets a foundation for future advancements in AI-driven automation technologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とArduino制御のElectrohydrodynamic (EHD) ポンプを統合するための革新的な手法を提案する。 本稿では,自然言語コマンドを微調整で解釈し,EHDポンプ制御のための特定の操作命令に変換するフレームワークを提案する。 このアプローチは、複雑なハードウェアシステムとのユーザインタラクションを強化し、より直感的で効率的なものにすることを目指している。 色仕様と対応するarduinoコードのデータセットで言語モデルを微調整し、自然言語処理インターフェースを開発し、ユーザ入力を実行可能なarduinoコードに変換し、正確な色混合のためにehdポンプを制御する。 理論的仮定に基づく概念実験の結果, 正確な色合成, 効率的な言語モデル解釈, 信頼性の高いEHDポンプ動作の可能性が示唆された。 本研究は, 産業自動化・制御システムにおける LLM の適用範囲を, テキストベースタスクを超えて拡張するものである。 実世界のテストの必要性と限界を強調しながら、この研究は、物理的なシステム制御におけるAIアプリケーションのための新たな道を開き、AI駆動自動化技術の将来の進歩の基盤となる。

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