論文の概要: MDCrow: Automating Molecular Dynamics Workflows with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09565v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 18:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:50.038958
• Title: MDCrow: Automating Molecular Dynamics Workflows with Large Language Models
• Title（参考訳）: MDCrow: 大規模言語モデルによる分子動力学ワークフローの自動化
• Authors: Quintina Campbell, Sam Cox, Jorge Medina, Brittany Watterson, Andrew D. White,
• Abstract要約: 分子動力学シミュレーションを自動化可能なエージェントLLMアシスタントであるMDCrowを紹介する。 必要なサブタスクと難易度が異なる25タスクにまたがるMDCrowの性能を評価し,難易度と易易度の両方に対するエージェントの頑健さを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6130124744675498
• License:
• Abstract: Molecular dynamics (MD) simulations are essential for understanding biomolecular systems but remain challenging to automate. Recent advances in large language models (LLM) have demonstrated success in automating complex scientific tasks using LLM-based agents. In this paper, we introduce MDCrow, an agentic LLM assistant capable of automating MD workflows. MDCrow uses chain-of-thought over 40 expert-designed tools for handling and processing files, setting up simulations, analyzing the simulation outputs, and retrieving relevant information from literature and databases. We assess MDCrow's performance across 25 tasks of varying required subtasks and difficulty, and we evaluate the agent's robustness to both difficulty and prompt style. \texttt{gpt-4o} is able to complete complex tasks with low variance, followed closely by \texttt{llama3-405b}, a compelling open-source model. While prompt style does not influence the best models' performance, it has significant effects on smaller models.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)シミュレーションは生体分子系の理解には不可欠であるが、自動化は困難である。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、LLMベースのエージェントを用いた複雑な科学的タスクの自動化に成功している。 本稿では,MDワークフローを自動化可能なエージェントLLMアシスタントであるMDCrowを紹介する。 MDCrowは、ファイルの処理と処理、シミュレーションのセットアップ、シミュレーションのアウトプットの分析、文学やデータベースから関連する情報を取得するために、40以上の専門家が設計したツールを使用している。 必要なサブタスクと難易度が異なる25タスクにまたがるMDCrowの性能を評価し,難易度と易易度の両方に対するエージェントの頑健さを評価する。 \texttt{gpt-4o} は、低分散で複雑なタスクを完了し、それに続いて、魅力的なオープンソースモデルである \texttt{llama3-405b} がそれに近づいた。 プロンプトスタイルは最高のモデルのパフォーマンスには影響しないが、より小さなモデルには大きな影響を与える。

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