論文の概要: Towards Agentic AI on Particle Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06336v3
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:36.308323
• Title: Towards Agentic AI on Particle Accelerators
• Title（参考訳）: 粒子加速器のエージェントAIを目指して
• Authors: Antonin Sulc, Thorsten Hellert, Raimund Kammering, Hayden Hoschouer, Jason St. John,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたアクセラレータ制御のための分散マルチエージェントフレームワークを構想する。 本稿では,知的エージェントがハイレベルなタスクやコミュニケーションを処理し,各エージェントが個別のアクセラレーターコンポーネントを制御できる自己改善型分散システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925178
• License:
• Abstract: As particle accelerators grow in complexity, traditional control methods face increasing challenges in achieving optimal performance. This paper envisions a paradigm shift: a decentralized multi-agent framework for accelerator control, powered by Large Language Models (LLMs) and distributed among autonomous agents. We present a proposition of a self-improving decentralized system where intelligent agents handle high-level tasks and communication and each agent is specialized to control individual accelerator components. This approach raises some questions: What are the future applications of AI in particle accelerators? How can we implement an autonomous complex system such as a particle accelerator where agents gradually improve through experience and human feedback? What are the implications of integrating a human-in-the-loop component for labeling operational data and providing expert guidance? We show three examples, where we demonstrate the viability of such architecture.
• Abstract（参考訳）: 粒子加速器が複雑さを増すにつれて、従来の制御手法は最適な性能を達成するための課題に直面する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を駆使し,自律エージェント間で分散した,アクセラレータ制御のための分散マルチエージェントフレームワークであるパラダイムシフトを構想する。 本稿では,知的エージェントがハイレベルなタスクやコミュニケーションを処理し,各エージェントが個別のアクセラレーターコンポーネントを制御できる自己改善型分散システムを提案する。 このアプローチはいくつかの疑問を提起する。 粒子加速器におけるAIの将来的な応用は何か? エージェントが経験と人間のフィードバックを通じて徐々に改善する粒子加速器のような自律的な複雑なシステムをどのように実装するか。 運用データをラベル付けし、専門家のガイダンスを提供するために、Human-in-the-loopコンポーネントを統合することが意味するところは何ですか? このようなアーキテクチャの実現可能性を示す3つの例を示す。

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