論文の概要: Optimization through In-Context Learning and Iterative LLM Prompting for Nuclear Engineering Design Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19620v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 02:13:56.478247
• Title: Optimization through In-Context Learning and Iterative LLM Prompting for Nuclear Engineering Design Problems
• Title（参考訳）: 核工学設計問題に対するインコンテキスト学習と反復LDMプロンプトによる最適化
• Authors: M. Rizki Oktavian, Anirudh Tunga, Amandeep Bakshi, Michael J. Mueterthies, J. Thomas Gruenwald, Jonathan Nistor,
• Abstract要約: 本研究では,これらの課題に対処するために,大規模言語モデル (LLM) を用いた反復的アプローチである Prompting による最適化の利用について検討する。 LLMの文脈内学習能力により、問題ニュアンスを理解することができるため、従来のメタヒューリスティック最適化手法を超越する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The optimization of nuclear engineering designs, such as nuclear fuel assembly configurations, involves managing competing objectives like reactivity control and power distribution. This study explores the use of Optimization by Prompting, an iterative approach utilizing large language models (LLMs), to address these challenges. The method is straightforward to implement, requiring no hyperparameter tuning or complex mathematical formulations. Optimization problems can be described in plain English, with only an evaluator and a parsing script needed for execution. The in-context learning capabilities of LLMs enable them to understand problem nuances, therefore, they have the potential to surpass traditional metaheuristic optimization methods. This study demonstrates the application of LLMs as optimizers to Boiling Water Reactor (BWR) fuel lattice design, showing the capability of commercial LLMs to achieve superior optimization results compared to traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 核燃料組立構成のような核工学設計の最適化は、反応性制御や電力分配といった競合する目的を管理することを含む。 本研究では,これらの課題に対処するために,大規模言語モデル (LLM) を用いた反復的アプローチである Prompting による最適化の利用について検討する。 この方法は実装が簡単で、ハイパーパラメータチューニングや複雑な数学的定式化を必要としない。 最適化問題は平易な英語で記述でき、実行には評価子と解析スクリプトしか必要としない。 LLMの文脈内学習能力により、問題ニュアンスを理解することができるため、従来のメタヒューリスティック最適化手法を超越する可能性がある。 本研究は, ボイリング水反応器 (BWR) 燃料格子設計へのLLMの最適化手法の適用を実証し, 従来の方法と比較して優れた最適化結果を得る商業LLMの能力を示した。

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