Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inertial Confinement Fusion Forecasting via LLMs

論文の概要: Inertial Confinement Fusion Forecasting via LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11098v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 05:46:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 19:50:52.987487
Title: Inertial Confinement Fusion Forecasting via LLMs
Title（参考訳）: LLMによる慣性閉じ込め核融合予測
Authors: Mingkai Chen, Taowen Wang, James Chenhao Liang, Chuan Liu, Chunshu Wu, Qifan Wang, Ying Nian Wu, Michael Huang, Chuang Ren, Ang Li, Tong Geng, Dongfang Liu,
Abstract要約: 本研究では,従来の貯水池計算パラダイムとLarge Language Models(LLM)の新たな統合である$textbfFusion-LLM$を紹介する。本研究では, 核融合特異的プロンプトを付加した$textitLLM-anchored Reservoir$を提案し, インロジョン中の熱電子ダイナミクスの正確な予測を可能にする。また、物理実験に基づく最初の$textttICF$ベンチマークである$textbfFusion4AI$も提示し、プラズマ物理学研究における新しいアイデアの育成を目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.954202788661156
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Controlled fusion energy is deemed pivotal for the advancement of human civilization. In this study, we introduce $\textbf{Fusion-LLM}$, a novel integration of Large Language Models (LLMs) with classical reservoir computing paradigms tailored to address challenges in Inertial Confinement Fusion ($\texttt{ICF}$). Our approach offers several key contributions: Firstly, we propose the $\textit{LLM-anchored Reservoir}$, augmented with a fusion-specific prompt, enabling accurate forecasting of hot electron dynamics during implosion. Secondly, we develop $\textit{Signal-Digesting Channels}$ to temporally and spatially describe the laser intensity across time, capturing the unique characteristics of $\texttt{ICF}$ inputs. Lastly, we design the $\textit{Confidence Scanner}$ to quantify the confidence level in forecasting, providing valuable insights for domain experts to design the $\texttt{ICF}$ process. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our method, achieving 1.90 CAE, 0.14 $\texttt{top-1}$ MAE, and 0.11 $\texttt{top-5}$ MAE in predicting Hard X-ray ($\texttt{HXR}$) energies of $\texttt{ICF}$ tasks, which presents state-of-the-art comparisons against concurrent best systems. Additionally, we present $\textbf{Fusion4AI}$, the first $\texttt{ICF}$ benchmark based on physical experiments, aimed at fostering novel ideas in plasma physics research and enhancing the utility of LLMs in scientific exploration. Overall, our work strives to forge an innovative synergy between AI and plasma science for advancing fusion energy.
Abstract（参考訳）: 制御された核融合エネルギーは、人類の文明の発展の鍵であると考えられている。本研究では、慣性閉じ込め核融合(\texttt{ICF}$)の課題に対処するために、古典的な貯水池計算パラダイムとLarge Language Models(LLM)の新たな統合である$\textbf{Fusion-LLM}$を紹介する。まず、融合特異的なプロンプトを付加した$\textit{LLM-anchored Reservoir}$を提案し、インロジョン中のホット電子力学の正確な予測を可能にする。次に、時空間的に時間にわたってレーザー強度を記述するために、$\textit{Signal-Digesting Channels}$を開発し、$\textt{ICF}$入力のユニークな特性をキャプチャする。最後に、予測の信頼性レベルを定量化するために$\textit{Confidence Scanner}$を設計します。 CAE 1.90, 0.14 $\textt{top-1}$ MAE, 0.11 $\textt{top-5}$ MAE in predicting Hard X-ray ($\texttt{HXR}$) energies of $\texttt{ICF}$ task。さらに、物理実験に基づく最初の$\texttt{ICF}$ベンチマークである$\textbf{Fusion4AI}$を提示し、プラズマ物理学研究における新しいアイデアの育成と科学探査におけるLCMの有用性の向上を目的としている。全体として、我々の研究は核融合エネルギーを推し進めるために、AIとプラズマ科学の革新的なシナジーを築こうとしている。

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