論文の概要: Accelerating Earth Science Discovery via Multi-Agent LLM Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05854v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 13:25:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:46:37.257933
- Title: Accelerating Earth Science Discovery via Multi-Agent LLM Systems
- Title（参考訳）: マルチエージェントLLMシステムによる地球科学発見の加速
- Authors: Dmitrii Pantiukhin, Boris Shapkin, Ivan Kuznetsov, Antonia Anna Jost, Nikolay Koldunov,
- Abstract要約: このパースペクティブは、地球科学における大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステム(MAS)の変容の可能性を探る。
MASは、インテリジェントなデータ処理、自然言語インタフェース、協調的な問題解決機能を有効にすることで、科学者と地質学的データとの相互作用を改善するための変革的なポテンシャルを持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1398098625978622
- License:
- Abstract: This Perspective explores the transformative potential of Multi-Agent Systems (MAS) powered by Large Language Models (LLMs) in the geosciences. Users of geoscientific data repositories face challenges due to the complexity and diversity of data formats, inconsistent metadata practices, and a considerable number of unprocessed datasets. MAS possesses transformative potential for improving scientists' interaction with geoscientific data by enabling intelligent data processing, natural language interfaces, and collaborative problem-solving capabilities. We illustrate this approach with "PANGAEA GPT", a specialized MAS pipeline integrated with the diverse PANGAEA database for Earth and Environmental Science, demonstrating how MAS-driven workflows can effectively manage complex datasets and accelerate scientific discovery. We discuss how MAS can address current data challenges in geosciences, highlight advancements in other scientific fields, and propose future directions for integrating MAS into geoscientific data processing pipelines. In this Perspective, we show how MAS can fundamentally improve data accessibility, promote cross-disciplinary collaboration, and accelerate geoscientific discoveries.
- Abstract（参考訳）: このパースペクティブは、地球科学における大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステム(MAS)の変容の可能性を探る。
ジオサイエンティフィックなデータリポジトリのユーザは、データフォーマットの複雑さと多様性、一貫性のないメタデータプラクティス、膨大な数の未処理データセットによって、課題に直面している。
MASは、インテリジェントなデータ処理、自然言語インタフェース、協調的な問題解決機能を有効にすることで、科学者と地質学的データとの相互作用を改善するための変革的なポテンシャルを持っている。
このアプローチを、地球環境科学のための多様なPANGAEAデータベースと統合された特殊MASパイプラインであるPANGAEA GPTで説明し、MAS駆動のワークフローが複雑なデータセットを効果的に管理し、科学的発見を加速する方法を実証する。
我々は、MASが地球科学における現在のデータ課題にどう対処できるかを議論し、他の科学分野の進歩を強調するとともに、MASを地質学的データ処理パイプラインに統合するための今後の方向性を提案する。
本稿では,MASがデータアクセシビリティを根本的に改善し,学際的コラボレーションを促進し,地質学的発見を加速する方法について述べる。
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