論文の概要: AutoFLUKA: A Large Language Model Based Framework for Automating Monte Carlo Simulations in FLUKA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15222v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 21:50:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.974598
• Title: AutoFLUKA: A Large Language Model Based Framework for Automating Monte Carlo Simulations in FLUKA
• Title（参考訳）: AutoFLUKA: FLUKAにおけるモンテカルロシミュレーションの自動化のための大規模言語モデルベースフレームワーク
• Abstract要約: モンテカルロ (MC) シミュレーションは、科学と工学の分野で現実世界のシナリオを再現するために不可欠である。 堅牢性と汎用性にもかかわらず、FLUKAは自動化と外部の後処理ツールとの統合において大きな制限に直面している。 本研究では,これらの制約に対処するLarge Language Models(LLM)とAIエージェントの可能性について検討する。 本稿では、LangChain Python Frameworkを用いて開発され、FLUKAの典型的なMCシミュレーションを自動化するAIエージェントであるAutoFLUKAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.571041942559539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monte Carlo (MC) simulations, particularly using FLUKA, are essential for replicating real-world scenarios across scientific and engineering fields. Despite the robustness and versatility, FLUKA faces significant limitations in automation and integration with external post-processing tools, leading to workflows with a steep learning curve, which are time-consuming and prone to human errors. Traditional methods involving the use of shell and Python scripts, MATLAB, and Microsoft Excel require extensive manual intervention and lack flexibility, adding complexity to evolving scenarios. This study explores the potential of Large Language Models (LLMs) and AI agents to address these limitations. AI agents, integrate natural language processing with autonomous reasoning for decision-making and adaptive planning, making them ideal for automation. We introduce AutoFLUKA, an AI agent application developed using the LangChain Python Framework to automate typical MC simulation workflows in FLUKA. AutoFLUKA can modify FLUKA input files, execute simulations, and efficiently process results for visualization, significantly reducing human labor and error. Our case studies demonstrate that AutoFLUKA can handle both generalized and domain-specific cases, such as Microdosimetry, with an streamlined automated workflow, showcasing its scalability and flexibility. The study also highlights the potential of Retrieval Augmentation Generation (RAG) tools to act as virtual assistants for FLUKA, further improving user experience, time and efficiency. In conclusion, AutoFLUKA represents a significant advancement in automating MC simulation workflows, offering a robust solution to the inherent limitations. This innovation not only saves time and resources but also opens new paradigms for research and development in high energy physics, medical physics, nuclear engineering space and environmental science.
• Abstract（参考訳）: モンテカルロシミュレーション(MC)は、特にFLUKAを用いて、科学や工学の分野で現実世界のシナリオを再現するために不可欠である。 堅牢性と汎用性にもかかわらず、FLUKAは自動化と外部のポストプロセッシングツールとの統合において、大幅な制限に直面している。 シェルとPythonスクリプト、MATLAB、Microsoft Excelを使用する従来の方法では、手作業による介入と柔軟性の欠如が必要であり、進化するシナリオに複雑さを追加する。 本研究では,これらの制約に対処するLarge Language Models(LLM)とAIエージェントの可能性について検討する。 AIエージェントは、自然言語処理と意思決定と適応計画のための自律推論を統合し、自動化に最適である。 本稿では、LangChain Python Frameworkを用いて開発され、FLUKAの典型的なMCシミュレーションワークフローを自動化するAIエージェントであるAutoFLUKAを紹介する。 AutoFLUKAは、FLUKA入力ファイルを修正し、シミュレーションを実行し、視覚化の結果を効率的に処理し、人間の労力とエラーを大幅に削減できる。 我々のケーススタディは、AutoFLUKAがMicrodosimetryのような汎用ケースとドメイン固有のケースの両方を合理化された自動化ワークフローで処理できることを示し、スケーラビリティと柔軟性を示している。 この研究は、FLUKAの仮想アシスタントとして機能するRetrieval Augmentation Generation(RAG)ツールの可能性を強調し、ユーザーエクスペリエンス、時間、効率をさらに改善する。 結論として、AutoFLUKAはMCシミュレーションワークフローの自動化において大きな進歩を示し、固有の制限に対する堅牢なソリューションを提供する。 このイノベーションは時間と資源を節約するだけでなく、高エネルギー物理学、医学物理学、核工学、環境科学の研究開発の新しいパラダイムも開きつつある。

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