論文の概要: Can ChatGPT implement finite element models for geotechnical engineering applications?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02199v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 05:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:51.206047
• Title: Can ChatGPT implement finite element models for geotechnical engineering applications?
• Title（参考訳）: ChatGPTは地球工学応用のための有限要素モデルを実装することができるか?
• Authors: Taegu Kim, Tae Sup Yun, Hyoung Suk Suh,
• Abstract要約: 本研究では,一組のプロンプトから地盤工学応用のための有限要素コードを生成するChatGPTの能力を評価する。 不飽和土壌を加水-機械的に結合した3種類の初期境界値問題について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study assesses the capability of ChatGPT to generate finite element code for geotechnical engineering applications from a set of prompts. We tested three different initial boundary value problems using a hydro-mechanically coupled formulation for unsaturated soils, including the dissipation of excess pore water pressure through fluid mass diffusion in one-dimensional space, time-dependent differential settlement of a strip footing, and gravity-driven seepage. For each case, initial prompting involved providing ChatGPT with necessary information for finite element implementation, such as balance and constitutive equations, problem geometry, initial and boundary conditions, material properties, and spatiotemporal discretization and solution strategies. Any errors and unexpected results were further addressed through prompt augmentation processes until the ChatGPT-generated finite element code passed the verification/validation test. Our results demonstrate that ChatGPT required minimal code revisions when using the FEniCS finite element library, owing to its high-level interfaces that enable efficient programming. In contrast, the MATLAB code generated by ChatGPT necessitated extensive prompt augmentations and/or direct human intervention, as it involves a significant amount of low-level programming required for finite element analysis, such as constructing shape functions or assembling global matrices. Given that prompt engineering for this task requires an understanding of the mathematical formulation and numerical techniques, this study suggests that while a large language model may not yet replace human programmers, it can greatly assist in the implementation of numerical models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,一組のプロンプトから地盤工学応用のための有限要素コードを生成するChatGPTの能力を評価する。 不飽和土壌に対する加水-機械結合式定式化による初期境界値問題として, 1次元空間における流体拡散による余剰細孔水圧の散逸, ストリップフットの時間依存性差沈着, 重力駆動浸透など, 3つの異なる境界値問題を検討した。 それぞれのケースにおいて、初期プロンプトは、バランスや構成方程式、問題幾何学、初期および境界条件、材料特性、時空間の離散化と解戦略などの有限要素実装に必要な情報を提供する。 誤りや予期せぬ結果は、ChatGPT生成有限要素コードが検証・検証テストに合格するまで、即時拡張プロセスを通じてさらに対処された。 この結果から, ChatGPT は FEniCS 有限要素ライブラリを使用する場合, 効率的なプログラミングを可能にする高レベルインタフェースのため, 最小限のコード修正が必要であった。 対照的に、ChatGPTが生成したMATLABコードは、形状関数の構築やグローバル行列の組み立てなど、有限要素解析に必要な低レベルプログラミングのかなりの量を必要とするため、広範囲なプロンプト拡張や直接的介入を必要とした。 この課題の迅速な工学は数学的定式化と数値的手法の理解を必要とすることを考えると、大規模な言語モデルはまだ人間のプログラマを置き換えていないが、数値的モデルの実装を大いに支援できることが示唆される。

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