Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Collaboration of LLM based Agents for Finite Element Analysis

論文の概要: Optimizing Collaboration of LLM based Agents for Finite Element Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13406v1
Date: Fri, 23 Aug 2024 23:11:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 19:39:20.382643
Title: Optimizing Collaboration of LLM based Agents for Finite Element Analysis
Title（参考訳）: 有限要素解析のためのLCM系エージェントの最適協調
Authors: Chuan Tian, Yilei Zhang,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) 内の複数のエージェント間の相互作用について,プログラミングおよびコーディングタスクの文脈で検討する。我々はAutoGenフレームワークを利用してエージェント間の通信を容易にし、各セットアップの40のランダムランからの成功率に基づいて異なる構成を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5039745292757671
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper investigates the interactions between multiple agents within Large Language Models (LLMs) in the context of programming and coding tasks. We utilize the AutoGen framework to facilitate communication among agents, evaluating different configurations based on the success rates from 40 random runs for each setup. The study focuses on developing a flexible automation framework for applying the Finite Element Method (FEM) to solve linear elastic problems. Our findings emphasize the importance of optimizing agent roles and clearly defining their responsibilities, rather than merely increasing the number of agents. Effective collaboration among agents is shown to be crucial for addressing general FEM challenges. This research demonstrates the potential of LLM multi-agent systems to enhance computational automation in simulation methodologies, paving the way for future advancements in engineering and artificial intelligence.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) 内の複数のエージェント間の相互作用について,プログラミングおよびコーディングタスクの文脈で検討する。我々はAutoGenフレームワークを利用してエージェント間の通信を容易にし、各セットアップの40のランダムランからの成功率に基づいて異なる構成を評価する。本研究では,線形弾性問題の解法として有限要素法(FEM)を適用したフレキシブルな自動化フレームワークの開発に焦点をあてる。本研究は,単にエージェントの数を増やすのではなく,エージェントの役割を最適化し,その責任を明確に定義することの重要性を強調した。エージェント間の効果的な協調は、一般的なFEM課題に対処するために重要であることが示されている。本研究は,LLMマルチエージェントシステムによるシミュレーション手法の計算自動化の促進と,今後の工学と人工知能の進歩の道を開くことの可能性を実証する。

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