論文の概要: Toward Automated Simulation Research Workflow through LLM Prompt Engineering Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15512v3
• Date: Wed, 15 Jan 2025 09:12:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:57.101308
• Title: Toward Automated Simulation Research Workflow through LLM Prompt Engineering Design
• Title（参考訳）: LLMプロンプト工学設計によるシミュレーション研究ワークフローの自動化に向けて
• Authors: Zhihan Liu, Yubo Chai, Jianfeng Li,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLM) を用いた自律型シミュレーションエージェント (ASA) の実現可能性について検討する。 実験ケースとして, 高分子鎖配座のよく研究されたシミュレーション問題を用いて, 異なるLCMを用いたASAの長期化と信頼性について検討した。 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:
• 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 LLMs through prompt engineering and automated program design to automate the entire simulation research process according to a human-provided research plan. This process includes experimental design, remote upload and simulation execution, data analysis, and report compilation. Using a well-studied simulation problem of polymer chain conformations as a test case, we assessed the long-task completion and reliability of ASAs powered by different LLMs, including GPT-4o, Claude-3.5, etc. Our findings revealed that ASA-GPT-4o achieved near-flawless execution on designated research missions, underscoring the potential of methods like ASA to achieve automation in simulation research processes to enhance research efficiency. The outlined automation can be iteratively performed for up to 20 cycles without human intervention, illustrating the potential of ASA for long-task workflow automation. Additionally, we discussed the intrinsic traits of ASA 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たな機会を生み出した。 本研究では,人為的な研究計画に従ってシミュレーション研究プロセス全体を自動化するために,LLMを用いた自律シミュレーションエージェント(ASA)の構築の実現可能性について検討した。 このプロセスには、実験的な設計、リモートアップロードとシミュレーションの実行、データ分析、レポートコンパイルが含まれる。 GPT-4o や Claude-3.5 など,様々な LLM を用いた ASA の長期化と信頼性について検討した。 その結果, ASA-GPT-4oは, 研究の効率を高めるためのシミュレーション研究プロセスにおける自動化を実現するために, ASAのような手法の可能性を秘めていることがわかった。 概説された自動化は、人間の介入なしに最大20サイクル反復的に実施することができ、長時間タスクのワークフロー自動化におけるASAの可能性を示している。 さらに,大規模なタスク管理におけるASAの本質的な特徴について考察し,自己検証機構に着目し,局所的な注意とグローバルな監視のバランスについて考察した。

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