論文の概要: Large Language Models for Water Distribution Systems Modeling and Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16191v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 14:39:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:04.611965
• Title: Large Language Models for Water Distribution Systems Modeling and Decision-Making
• Title（参考訳）: 配水システムのモデリングと意思決定のための大規模言語モデル
• Authors: Yinon Goldshtein, Gal Perelman, Assaf Schuster, Avi Ostfeld,
• Abstract要約: 配水システム(WDS)の設計、運用、管理には複雑な数学的モデルが含まれる。 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩は、人間-モデル相互作用の新しい段階への扉を開く。 本研究では, LLM-EPANETアーキテクチャに基づく水理モデルと水質モデルとのプレーン言語相互作用の枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.962279205972996
• License:
• Abstract: The design, operations, and management of water distribution systems (WDS) involve complex mathematical models. These models are continually improving due to computational advancements, leading to better decision-making and more efficient WDS management. However, the significant time and effort required for modeling, programming, and analyzing results remain substantial challenges. Another issue is the professional burden, which confines the interaction with models, databases, and other sophisticated tools to a small group of experts, thereby causing non-technical stakeholders to depend on these experts or make decisions without modeling support. Furthermore, explaining model results is challenging even for experts, as it is often unclear which conditions cause the model to reach a certain state or recommend a specific policy. The recent advancements in Large Language Models (LLMs) open doors for a new stage in human-model interaction. This study proposes a framework of plain language interactions with hydraulic and water quality models based on LLM-EPANET architecture. This framework is tested with increasing levels of complexity of queries to study the ability of LLMs to interact with WDS models, run complex simulations, and report simulation results. The performance of the proposed framework is evaluated across several categories of queries and hyper-parameter configurations, demonstrating its potential to enhance decision-making processes in WDS management.
• Abstract（参考訳）: 配水システム(WDS)の設計、運用、管理には複雑な数学的モデルが含まれる。 これらのモデルは、計算の進歩により継続的に改善され、より良い意思決定とより効率的なWDS管理へと繋がる。 しかし、モデリング、プログラミング、分析に要するかなりの時間と労力は、依然として重大な課題である。 もうひとつの問題は,モデルやデータベース,その他の高度なツールとのインタラクションを少数の専門家グループに限定する,という専門的な負担だ。 さらに、モデル結果を説明することは専門家にとっても困難であり、どの条件がモデルが特定の状態に達するか、あるいは特定のポリシーを推奨するかは、しばしば不明である。 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩は、人間-モデル相互作用の新しい段階への扉を開く。 本研究では, LLM-EPANETアーキテクチャに基づく水理モデルと水質モデルとのプレーン言語相互作用の枠組みを提案する。 このフレームワークは、LLMがWDSモデルと相互作用し、複雑なシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を報告する能力を研究するために、クエリの複雑さのレベルを増大させることでテストされる。 提案するフレームワークの性能は,クエリやハイパーパラメータ設定のカテゴリによって評価され,WDS管理における意思決定プロセスの強化の可能性を示す。

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