論文の概要: MetaOpenFOAM: an LLM-based multi-agent framework for CFD
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21320v2
- Date: Wed, 7 Aug 2024 04:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 14:46:00.859734
- Title: MetaOpenFOAM: an LLM-based multi-agent framework for CFD
- Title（参考訳）: MetaOpenFOAM:CFDのためのLLMベースのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Yuxuan Chen, Xu Zhu, Hua Zhou, Zhuyin Ren,
- Abstract要約: MetaOpenFOAMは、新しいマルチエージェントコラボレーションフレームワークである。
入力として自然言語のみを用いてCFDシミュレーションタスクを完了することを目的としている。
MetaGPTのアセンブリラインパラダイムのパワーを利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.508919041921942
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remarkable progress has been made in automated problem solving through societies of agents based on large language models (LLMs). Computational fluid dynamics (CFD), as a complex problem, presents unique challenges in automated simulations that require sophisticated solutions. MetaOpenFOAM, as a novel multi-agent collaborations framework, aims to complete CFD simulation tasks with only natural language as input. These simulation tasks include mesh pre-processing, simulation and so on. MetaOpenFOAM harnesses the power of MetaGPT's assembly line paradigm, which assigns diverse roles to various agents, efficiently breaking down complex CFD tasks into manageable subtasks. Langchain further complements MetaOpenFOAM by integrating Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology, which enhances the framework's ability by integrating a searchable database of OpenFOAM tutorials for LLMs. Tests on a benchmark for natural language-based CFD solver, consisting of eight CFD simulation tasks, have shown that MetaOpenFOAM achieved a high pass rate per test (85%), with each test case costing only $0.22 on average. The eight CFD simulation tasks encompass a range of multidimensional flow problems, covering compressible and incompressible flows with different physical processes. This demonstrates the capability to automate CFD simulations using only natural language input, iteratively correcting errors to achieve the desired simulations. An ablation study was conducted to verify the necessity of each component in the multi-agent system and the RAG technology. A sensitivity study on the randomness of LLM showed that LLM with low randomness can obtain more stable and accurate results. Additionally, MetaOpenFOAM owns the ability to identify and modify key parameters in user requirements, and excels in correcting bugs when failure match occur,which demonstrates the generalization of MetaOpenFOAM.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントの社会による自動問題解決において,顕著な進歩がみられた。
計算流体力学(CFD、Computational fluid dynamics)は複雑な問題である。
MetaOpenFOAMは、新しいマルチエージェントコラボレーションフレームワークであり、入力として自然言語のみを用いてCFDシミュレーションタスクを完了することを目的としている。
これらのシミュレーションタスクには、メッシュ前処理、シミュレーションなどが含まれる。
MetaOpenFOAMはMetaGPTのアセンブリラインパラダイムのパワーを活用し、多様な役割をさまざまなエージェントに割り当て、複雑なCFDタスクを効率的に管理可能なサブタスクに分割する。
Langchainはさらに、Retrieval-Augmented Generation (RAG)技術を統合することでMetaOpenFOAMを補完し、LLM用のOpenFOAMチュートリアルの検索可能なデータベースを統合することにより、フレームワークの能力を高める。
8つのCFDシミュレーションタスクからなる自然言語ベースのCFDソルバのベンチマークにおけるテストは、MetaOpenFOAMが1回のテストで高いパスレート(85%)を達成したことを示し、各テストケースの平均費用は0.22ドルである。
8つのCFDシミュレーションタスクは、様々な物理的プロセスで圧縮性および非圧縮性の流れをカバーする多次元フロー問題を含む。
これは、自然言語入力のみを使用してCFDシミュレーションを自動化する能力を示し、所望のシミュレーションを達成するためにエラーを反復的に修正する。
マルチエージェントシステムとRAG技術における各コンポーネントの必要性を検証するためのアブレーション試験を行った。
LLMのランダム性に関する感度研究により、低ランダム性LLMはより安定かつ正確な結果が得られることが示された。
さらに、MetaOpenFOAMは、ユーザ要求のキーパラメータを識別し、修正する機能を所有しており、失敗が生じた時にバグを修正することで、MetaOpenFOAMの一般化を実証している。
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