論文の概要: Large Language Model Agent as a Mechanical Designer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17525v2
• Date: Thu, 9 May 2024 15:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 15:31:42.698248
• Title: Large Language Model Agent as a Mechanical Designer
• Title（参考訳）: 機械設計者としての大言語モデルエージェント
• Authors: Yayati Jadhav, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 本研究では,FEMモジュールと事前学習LLMを統合する新しい手法を提案する。 FEMモジュールはそれぞれの設計を評価し、重要なフィードバックを提供し、LLMにドメイン固有のトレーニングを必要とせずに継続的に学習し、計画し、生成し、設計を最適化するよう指示する。 その結果, LLMをベースとしたエージェントは, 自然言語仕様に準拠したトラスを最大90%の確率で生成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional mechanical design paradigms rely on experts systematically refining concepts through experience-guided modification and FEA to meet specific requirements. However, this approach can be time-consuming and heavily dependent on prior knowledge and experience. While numerous machine learning models have been developed to streamline this intensive and expert-driven iterative process, these methods typically demand extensive training data and considerable computational resources. Furthermore, methods based on deep learning are usually restricted to the specific domains and tasks for which they were trained, limiting their applicability across different tasks. This creates a trade-off between the efficiency of automation and the demand for resources. In this study, we present a novel approach that integrates pre-trained LLMs with a FEM module. The FEM module evaluates each design and provides essential feedback, guiding the LLMs to continuously learn, plan, generate, and optimize designs without the need for domain-specific training. We demonstrate the effectiveness of our proposed framework in managing the iterative optimization of truss structures, showcasing its capability to reason about and refine designs according to structured feedback and criteria. Our results reveal that these LLM-based agents can successfully generate truss designs that comply with natural language specifications with a success rate of up to 90%, which varies according to the applied constraints. By employing prompt-based optimization techniques we show that LLM based agents exhibit optimization behavior when provided with solution-score pairs to iteratively refine designs to meet specifications. This ability of LLM agents to produce viable designs and optimize them based on their inherent reasoning capabilities highlights their potential to develop and implement effective design strategies autonomously.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械設計パラダイムは、特定の要件を満たすために経験誘導的な修正とFAAを通じて、概念を体系的に洗練する専門家に依存している。 しかし、このアプローチは時間がかかり、事前の知識や経験に大きく依存する可能性がある。 この集中的で専門家主導の反復的なプロセスの合理化のために、多くの機械学習モデルが開発されているが、これらの手法は通常、広範なトレーニングデータと相当な計算資源を必要とする。 さらに、ディープラーニングに基づく手法は通常、訓練された特定のドメインやタスクに限定され、異なるタスクに適用性を制限する。 これにより、自動化の効率性とリソースの需要との間にトレードオフが生じます。 本研究では,FEMモジュールと事前学習LLMを統合する新しい手法を提案する。 FEMモジュールはそれぞれの設計を評価し、重要なフィードバックを提供し、LLMにドメイン固有のトレーニングを必要とせずに継続的に学習し、計画し、生成し、設計を最適化するよう指示する。 トラス構造を反復的に最適化する上で,提案手法の有効性を実証し,構造的フィードバックと基準に従って設計を推論・洗練する能力を示す。 その結果, LLMをベースとしたエージェントは, 自然言語仕様に準拠したトラスを最大90%の確率で生成できることがわかった。 プロンプトベースの最適化手法を用いることで, LLM をベースとしたエージェントは, 仕様を満たすために反復的に設計を洗練するための解スコアペアを備えると, 最適化動作を示すことを示す。 LLMエージェントが実行可能な設計を作成し、それら固有の推論能力に基づいて最適化する能力は、効果的な設計戦略を自律的に開発し実装する可能性を強調している。

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