論文の概要: PEAR: A Robust and Flexible Automation Framework for Ptychography Enabled by Multiple Large Language Model Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09034v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 17:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 20:26:51.479770
- Title: PEAR: A Robust and Flexible Automation Framework for Ptychography Enabled by Multiple Large Language Model Agents
- Title（参考訳）: PEAR: 複数の大規模言語モデルエージェントで実現可能なPtychographyのためのロバストでフレキシブルな自動化フレームワーク
- Authors: Xiangyu Yin, Chuqiao Shi, Yimo Han, Yi Jiang,
- Abstract要約: 実際には、高品質な画像を得るには、多数の実験パラメータとアルゴリズムパラメータを同時に最適化する必要がある。
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を活用し,画像解析におけるデータ解析を自動化するフレームワークを開発する。
本研究は,PEARのマルチエージェント設計が,より小さなオープンウェイトモデルであっても,ワークフローの成功率を大幅に向上させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6004056020499355
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ptychography is an advanced computational imaging technique in X-ray and electron microscopy. It has been widely adopted across scientific research fields, including physics, chemistry, biology, and materials science, as well as in industrial applications such as semiconductor characterization. In practice, obtaining high-quality ptychographic images requires simultaneous optimization of numerous experimental and algorithmic parameters. Traditionally, parameter selection often relies on trial and error, leading to low-throughput workflows and potential human bias. In this work, we develop the "Ptychographic Experiment and Analysis Robot" (PEAR), a framework that leverages large language models (LLMs) to automate data analysis in ptychography. To ensure high robustness and accuracy, PEAR employs multiple LLM agents for tasks including knowledge retrieval, code generation, parameter recommendation, and image reasoning. Our study demonstrates that PEAR's multi-agent design significantly improves the workflow success rate, even with smaller open-weight models such as LLaMA 3.1 8B. PEAR also supports various automation levels and is designed to work with customized local knowledge bases, ensuring flexibility and adaptability across different research environments.
- Abstract（参考訳）: Ptychographyは、X線および電子顕微鏡における高度な計算イメージング技術である。
物理学、化学、生物学、材料科学などの科学研究分野や、半導体のキャラクタリゼーションなどの産業分野で広く採用されている。
実際には、高品質な画像を得るには、多数の実験パラメータとアルゴリズムパラメータを同時に最適化する必要がある。
伝統的に、パラメータの選択はしばしば試行錯誤に依存し、低スループットのワークフローと潜在的な人間のバイアスにつながる。
本研究では,大規模言語モデル (LLM) を利用したPEAR(Ptychographic Experiment and Analysis Robot)を開発した。
高い堅牢性と精度を確保するため、PEARは知識検索、コード生成、パラメータレコメンデーション、画像推論などのタスクに複数のLLMエージェントを使用している。
本研究では,LLaMA 3.1 8Bのような小型オープンウェイトモデルであっても,PEARのマルチエージェント設計によりワークフローの成功率が大幅に向上することを示す。
PEARはまた、様々な自動化レベルをサポートし、異なる研究環境における柔軟性と適応性を確保するために、カスタマイズされたローカル知識ベースで動作するように設計されている。
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