論文の概要: LLM2TEA: Agentic AI Designer Finds Innovative Objects with Generative Evolutionary Multitasking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14917v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 13:19:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:01.428694
• Title: LLM2TEA: Agentic AI Designer Finds Innovative Objects with Generative Evolutionary Multitasking
• Title（参考訳）: LLM2TEA: エージェントAIデザイナが生成的進化的マルチタスクでイノベーティブなオブジェクトを見つける
• Authors: Melvin Wong, Jiao Liu, Thiago Rios, Stefan Menzel, Yew Soon Ong,
• Abstract要約: LLM駆動型マルチタスク進化アルゴリズム(LLM2TEA)を導入する。 LLM2TEAは、複数のドメインからの設計の相互オーバーと相乗効果を促進し、個別の規律を超越する革新的なソリューションへと繋がる。 LLM2TEAは、クリエイティブなだけでなく、現実世界のアプリケーションでも機能するデザインを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.237950330178354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce LLM-driven MultiTask Evolutionary Algorithm (LLM2TEA), the first agentic AI designer within a generative evolutionary multitasking (GEM) framework that promotes the crossover and synergy of designs from multiple domains, leading to innovative solutions that transcend individual disciplines. Of particular interest is the discovery of objects that are not only innovative but also conform to the physical specifications of the real world in science and engineering. LLM2TEA comprises a large language model to initialize a population of genotypes (defined by text prompts) describing the objects of interest, a text-to-3D generative model to produce phenotypes from these prompts, a classifier to interpret the semantic representations of the objects, and a physics simulation model to assess their physical properties. We propose several novel LLM-based multitask evolutionary operators to guide the search toward the discovery of high-performing practical objects. Experimental results in conceptual design optimization validate the effectiveness of LLM2TEA, revealing from 97\% to 174\% improvement in the diversity of innovative objects compared to the present text-to-3D generative model baseline. In addition, more than 73\% of the generated designs have better physical performance than the top 1\% percentile of the designs generated in the baseline. Moreover, LLM2TEA generates designs that are not only aesthetically creative but also functional in real-world applications. Several of these designs have been successfully 3D-printed, emphasizing the proposed approach's capacity to transform AI-generated outputs into tangible physical objects. The designs produced by LLM2TEA meets practical requirements while showcasing creative and innovative features, underscoring its potential applications in complex design optimization and discovery.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLM駆動型マルチタスク進化アルゴリズム(LLM2TEA)を紹介する。ジェネレーティブ進化的マルチタスキング(GEM)フレームワークにおいて,複数のドメインからの設計の相互オーバーと相乗効果を促進するエージェントAIデザイナである。 特に興味深いのは、革新的であるだけでなく、科学や工学における現実世界の物理的仕様にも準拠する物体の発見である。 LLM2TEAは、興味のある対象を記述した遺伝子型(テキストプロンプトによって定義される)の集団を初期化する大きな言語モデルと、これらのプロンプトから表現型を生成するテキストから3D生成モデルと、対象のセマンティックな表現を解釈する分類器と、それらの物理特性を評価する物理シミュレーションモデルから構成される。 高性能な実用物体の発見に向けた探索を導くために, LLMに基づく新しいマルチタスク進化演算子を提案する。 その結果, LLM2TEAの有効性は, 現在のテキスト・ツー・3次元生成モデルベースラインと比較して, 革新的物体の多様性が97～174倍に向上していることがわかった。 さらに、生成されたデザインの73\%以上は、ベースラインで生成されたデザインの上位1\%よりも物理性能が良い。 さらに、LLM2TEAは、美的な創造性だけでなく、現実世界のアプリケーションでも機能するデザインを生成する。 これらのデザインのいくつかは3Dプリントに成功しており、AI生成した出力を有形物体に変換するアプローチの能力を強調している。 LLM2TEAの設計は、創造的で革新的な特徴を示しながら、実用的な要件を満たしており、複雑な設計最適化と発見の潜在的な応用を裏付けている。

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