論文の概要: Towards Fully Autonomous Research Powered by LLMs: Case Study on Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15512v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 03:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:22:57.299207
• Title: Towards Fully Autonomous Research Powered by LLMs: Case Study on Simulations
• Title（参考訳）: LLMによる完全自律型研究に向けて:シミュレーションを事例として
• Authors: Zhihan Liu, Yubo Chai, Jianfeng Li,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルを用いた自律型シミュレーションエージェントの実現可能性について検討する。 高分子鎖配座のシミュレーション問題をケーススタディとして, 異なるLLMを用いたASAの性能評価を行った。 その結果,ASA-GPT-4oは指定された研究ミッションでほぼ不当に実行された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.03859766090879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has created new opportunities for the automation of scientific research, spanning both experimental processes and computational simulations. This study explores the feasibility of constructing an autonomous simulation agent (ASA) powered by LLM, through sophisticated API integration, to automate the entire research process, from experimental design, remote upload and simulation execution, data analysis, to report compilation. Using a simulation problem of polymer chain conformations as a case study, we assessed the performance of ASAs powered by different LLMs including GPT-4-Turbo. Our findings revealed that ASA-GPT-4o achieved near-flawless execution on designated research missions, underscoring the potential of LLMs to manage complete scientific investigations autonomously. The outlined automation can be iteratively performed up to twenty cycles without human intervention, illustrating the potential of LLMs for large-scale autonomous research endeavors. Additionally, we discussed the intrinsic traits of ASAs in managing extensive tasks, focusing on self-validation mechanisms and the balance between local attention and global oversight.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、実験プロセスと計算シミュレーションの両方にまたがる科学研究の自動化の新しい機会を生み出した。 本研究では,LLMを利用した自律型シミュレーションエージェント(ASA)の構築を,高度なAPI統合を通じて実現し,実験設計から遠隔アップロード・シミュレーション実行,データ解析,コンパイルの報告に至るまで,研究プロセス全体を自動化できる可能性について検討する。 高分子鎖配座のシミュレーション問題を事例として, GPT-4-Turboを含む各種LLMを用いたASAの性能評価を行った。 以上の結果から,ASA-GPT-4oは指定された研究ミッションにおいてほぼ不当な実行を達成し,LLMが自律的な科学的調査を完全管理する可能性を示唆した。 概説された自動化は、人間の介入なしに20サイクルまで反復的に実施することができ、大規模な自律的な研究のためのLSMの可能性について説明することができる。 さらに,多岐にわたるタスク管理におけるASAの本質的特徴について考察し,自己検証機構と局所的注意と世界的監視のバランスに着目した。

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