論文の概要: Regulator-Manufacturer AI Agents Modeling: Mathematical Feedback-Driven Multi-Agent LLM Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15356v1
- Date: Fri, 22 Nov 2024 22:02:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:19:27.969652
- Title: Regulator-Manufacturer AI Agents Modeling: Mathematical Feedback-Driven Multi-Agent LLM Framework
- Title(参考訳): Regulator-Manufacturer AI Agents Modeling: Mathematical Feedback-Driven Multi-Agent LLM Framework
- Authors: Yu Han, Zekun Guo,
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) で拡張されたマルチエージェントモデリング手法を用いて,制御力学をシミュレートする。
本研究は,規制の変化が産業行動に与える影響を明らかにし,規制実践を改善する戦略的機会を特定することを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9479574991566193
- License:
- Abstract: The increasing complexity of regulatory updates from global authorities presents significant challenges for medical device manufacturers, necessitating agile strategies to sustain compliance and maintain market access. Concurrently, regulatory bodies must effectively monitor manufacturers' responses and develop strategic surveillance plans. This study employs a multi-agent modeling approach, enhanced with Large Language Models (LLMs), to simulate regulatory dynamics and examine the adaptive behaviors of key actors, including regulatory bodies, manufacturers, and competitors. These agents operate within a simulated environment governed by regulatory flow theory, capturing the impacts of regulatory changes on compliance decisions, market adaptation, and innovation strategies. Our findings illuminate the influence of regulatory shifts on industry behaviour and identify strategic opportunities for improving regulatory practices, optimizing compliance, and fostering innovation. By leveraging the integration of multi-agent systems and LLMs, this research provides a novel perspective and offers actionable insights for stakeholders navigating the evolving regulatory landscape of the medical device industry.
- Abstract(参考訳): グローバル当局による規制アップデートの複雑さの増大は、医療機器メーカーにとって重大な課題を示し、コンプライアンスの維持と市場アクセスの維持にアジャイル戦略を必要としている。
同時に、規制機関は製造業者の反応を効果的に監視し、戦略的監視計画を策定する必要がある。
本研究は,Large Language Models (LLMs) で強化されたマルチエージェントモデリング手法を用いて,規制のダイナミクスをシミュレートし,規制機関,製造業者,競争相手を含む主要なアクターの適応行動を調べる。
これらのエージェントは、規制フロー理論が支配する模擬環境内で動作し、コンプライアンス決定や市場適応、イノベーション戦略に対する規制変更の影響を捉えている。
本研究は,規制の変化が産業行動に与える影響を照らし,規制実践の改善,コンプライアンスの最適化,イノベーションの育成といった戦略的機会を特定するものである。
マルチエージェントシステムとLCMの統合を活用して、この研究は、新しい視点を提供し、医療機器産業の進化する規制環境をナビゲートするステークホルダーに実用的な洞察を提供する。
関連論文リスト
- Regulatory Science Innovation for Generative AI and Large Language Models in Health and Medicine: A Global Call for Action [10.124390106392742]
医療におけるジェネレーティブAI(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)の統合は、前例のない機会と課題を示している。
我々は,GenAI と LLM に基づく医療機器規制に対する TPLC アプローチの制約について論じる。
これは適応政策や規制サンドボックスを含む革新的なアプローチの基盤となっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-27T06:21:13Z) - Do as We Do, Not as You Think: the Conformity of Large Language Models [46.23852835759767]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)による協調型AIシステムにおける適合性について述べる。
適合性の存在、適合性に影響を与える要因、潜在的な緩和戦略の3つの側面に焦点を当てる。
本分析では, 相互作用時間や過半数サイズなど, 適合性に影響を与える要因を解明し, 対象エージェントが適合行動をどのように合理化するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-23T04:50:03Z) - The New Anticipatory Governance Culture for Innovation: Regulatory Foresight, Regulatory Experimentation and Regulatory Learning [0.0]
本稿では、欧州連合におけるイノベーション政策と技術革新の規制に関する奨学金の推進について述べる。
様々なツールや要素を体系的に発掘し、発明的な方法で使用しています。
規制ツールボックスには、より密集的で体系的に統合する必要がある、と同社は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T12:26:38Z) - RIRAG: Regulatory Information Retrieval and Answer Generation [51.998738311700095]
本稿では,質問を自動生成し,関連する規制通路と組み合わせる,問合せペアを生成するタスクを紹介する。
我々は、Abu Dhabi Global Markets (ADGM) の財務規制文書から得られた27,869の質問を含むObliQAデータセットを作成する。
本稿では,RIRAG(Regulation Information Retrieval and Answer Generation)システムをベースラインとして設計し,新しい評価基準であるRePASを用いて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T14:44:19Z) - A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。
我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。
これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T22:43:02Z) - Accelerating Radio Spectrum Regulation Workflows with Large Language Models (LLMs) [0.0]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたスペクトル制御プロセスの高速化の例を示す。
この文脈でLLMが果たせる様々な役割について検討し、対処すべき課題をいくつか挙げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T15:54:48Z) - Agent Alignment in Evolving Social Norms [65.45423591744434]
本稿では,エージェント進化とアライメントのための進化的フレームワークであるEvolutionaryAgentを提案する。
社会規範が継続的に進化する環境では、エージェントは現在の社会規範に適応し、生存と増殖の確率が高くなる。
進化的エージェントは、一般的なタスクにおいてその能力を維持しながら、進化する社会規範と徐々に整合できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T15:44:44Z) - Uncovering Regulatory Affairs Complexity in Medical Products: A
Qualitative Assessment Utilizing Open Coding and Natural Language Processing
(NLP) [3.8657431480664717]
調査では、医療機器会社の専門家28人と半構造化インタビューを行った。
参加者は規制コンプライアンスを合理化する戦略の必要性を強調した。
この研究は、これらの要素が一貫性のある効果的な規制手順を確立するのに不可欠であると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-30T03:39:57Z) - Regulatory Markets: The Future of AI Governance [0.7230697742559377]
産業の自己規制への過度な依存は、生産者とユーザーが民主的要求に責任を負うことに失敗する。
AI規制に対するこのアプローチは、コマンド・アンド・コントロールの規制と自己規制の両方の制限を克服する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-11T01:05:55Z) - Both eyes open: Vigilant Incentives help Regulatory Markets improve AI
Safety [69.59465535312815]
Regulatory Markets for AIは、適応性を考慮して設計された提案である。
政府はAI企業が達成すべき結果に基づく目標を設定する必要がある。
我々は、規制市場がこの目標を達成するのを阻止するインセンティブについて、非常に簡単に対応できることを警告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-06T14:42:05Z) - Stabilizing Voltage in Power Distribution Networks via Multi-Agent
Reinforcement Learning with Transformer [128.19212716007794]
本稿では,変圧器を用いたマルチエージェント・アクタ・クリティカル・フレームワーク(T-MAAC)を提案する。
さらに、電圧制御タスクに適した新しい補助タスクトレーニングプロセスを採用し、サンプル効率を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T07:48:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。