論文の概要: Physics-Informed Autonomous LLM Agents for Explainable Power Electronics Modulation Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14214v2
• Date: Tue, 14 Oct 2025 16:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 23:38:37.175504
• Title: Physics-Informed Autonomous LLM Agents for Explainable Power Electronics Modulation Design
• Title（参考訳）: 説明可能なパワーエレクトロニクス変調設計のための物理インフォームド自律型LDMエージェント
• Authors: Junhua Liu, Fanfan Lin, Xinze Li, Kwan Hui Lim, Shuai Zhao,
• Abstract要約: 電力変換器の変調設計を自動化するLLM駆動システムPHIA(Physics-Informed Autonomous Agent)を紹介する。 従来のパイプラインベースの手法とは対照的に、PHIAにはLLMベースの計画モジュールが組み込まれており、設計要件をインタラクティブに取得し検証している。 実験の結果、PHIAは第2のベンチマークと比べて標準平均絶対誤差を63.2%削減し、全体的な設計プロセスを33倍以上加速した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.96029805922374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based autonomous agents have recently shown strong capabilities in solving complex industrial design tasks. However, in domains aiming for carbon neutrality and high-performance renewable energy systems, current AI-assisted design automation methods face critical challenges in explainability, scalability, and practical usability. To address these limitations, we introduce PHIA (Physics-Informed Autonomous Agent), an LLM-driven system that automates modulation design for power converters in Power Electronics Systems with minimal human intervention. In contrast to traditional pipeline-based methods, PHIA incorporates an LLM-based planning module that interactively acquires and verifies design requirements via a user-friendly chat interface. This planner collaborates with physics-informed simulation and optimization components to autonomously generate and iteratively refine modulation designs. The interactive interface also supports interpretability by providing textual explanations and visual outputs throughout the design process. Experimental results show that PHIA reduces standard mean absolute error by 63.2% compared to the second-best benchmark and accelerates the overall design process by over 33 times. A user study involving 20 domain experts further confirms PHIA's superior design efficiency and usability, highlighting its potential to transform industrial design workflows in power electronics.
• Abstract（参考訳）: LLMをベースとした自律エージェントは、最近、複雑な産業設計タスクを解く強力な能力を示した。 しかし、炭素中立性と高性能再生可能エネルギーシステムを目指す領域では、現在のAI支援設計自動化手法は、説明可能性、スケーラビリティ、実用性において重要な課題に直面している。 これらの制約に対処するため,人間の介入を最小限に抑えたパワーエレクトロニクスシステムにおける電力変換器の変調設計を自動化するLLM駆動システムであるPHIA(Physics-Informed Autonomous Agent)を導入する。 従来のパイプラインベースの手法とは対照的に、PHIAにはLLMベースの計画モジュールが組み込まれており、ユーザフレンドリーなチャットインターフェースを通じて設計要件を対話的に取得し検証する。 このプランナーは、物理インフォームドシミュレーションと最適化コンポーネントと連携して、自律的に変調設計を生成および反復的に洗練する。 インタラクティブインターフェースは、デザインプロセス全体を通してテキストの説明と視覚的な出力を提供することによって、解釈可能性もサポートする。 実験の結果、PHIAは第2のベンチマークと比べて標準平均絶対誤差を63.2%削減し、全体的な設計プロセスを33倍以上加速した。 20のドメインの専門家によるユーザスタディは、PHIAの優れた設計効率とユーザビリティをさらに確認し、電力エレクトロニクスにおける産業設計ワークフローを変革する可能性を強調している。

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