論文の概要: A multi-agentic framework for real-time, autonomous freeform metasurface design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20479v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 12:10:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 19:18:47.159912
- Title: A multi-agentic framework for real-time, autonomous freeform metasurface design
- Title(参考訳): リアルタイム・自律型自由形地表面設計のためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Robert Lupoiu, Yixuan Shao, Tianxiang Dai, Chenkai Mao, Kofi Edee, Jonathan A. Fan,
- Abstract要約: セマンティックに記述されたフォトニックデザイン目標を高性能なフリーフォームデバイスレイアウトに変換するマルチエージェント設計フレームワークであるMetaChatを紹介する。
デザインアクセラレーションは、特徴量線形変調型マックスウェルサロゲートソルバにより促進される。
これらの概念は、多分野の革新と発見を促進するために、スペシャリストデザインエージェント、サロゲートソルバ、ヒューマンインタラクションを活用するための科学計算の青写真を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6712896227173812
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Innovation in nanophotonics currently relies on human experts who synergize specialized knowledge in photonics and coding with simulation and optimization algorithms, entailing design cycles that are time-consuming, computationally demanding, and frequently suboptimal. We introduce MetaChat, a multi-agentic design framework that can translate semantically described photonic design goals into high-performance, freeform device layouts in an automated, nearly real-time manner. Multi-step reasoning is enabled by our Agentic Iterative Monologue (AIM) paradigm, which coherently interfaces agents with code-based tools, other specialized agents, and human designers. Design acceleration is facilitated by Feature-wise Linear Modulation-conditioned Maxwell surrogate solvers that support the generalized evaluation of metasurface structures. We use freeform dielectric metasurfaces as a model system and demonstrate with MetaChat the design of multi-objective, multi-wavelength metasurfaces orders of magnitude faster than conventional methods. These concepts present a scientific computing blueprint for utilizing specialist design agents, surrogate solvers, and human interactions to drive multi-physics innovation and discovery.
- Abstract(参考訳): ナノフォトニクスの革新は、現在、フォトニクスの専門知識とシミュレーションと最適化アルゴリズムによるコーディングを相乗化している人間の専門家に頼っている。
セマンティックに記述されたフォトニックデザイン目標を,自動化されたほぼリアルタイムに,高性能でフリーなデバイスレイアウトに変換する,マルチエージェント設計フレームワークであるMetaChatを紹介する。
多段階推論は、エージェントをコードベースのツール、他の特殊なエージェント、人間デザイナーとコヒーレントにインターフェイスするAgenic Iterative Monologue(AIM)パラダイムによって実現されます。
設計促進は, 準曲面構造の一般化評価を支援する特徴量線形変調型マクスウェルサロゲートソルバによって促進される。
モデルシステムとして自由形誘電体メタサーフェスを用い,MetaChatを用いて従来の方法よりもはるかに高速な多目的・多波長メタサーフェスの設計を実証した。
これらの概念は、多分野の革新と発見を促進するために、スペシャリストデザインエージェント、サロゲートソルバ、ヒューマンインタラクションを活用するための科学計算の青写真を提供する。
関連論文リスト
- An LLM-enabled Multi-Agent Autonomous Mechatronics Design Framework [49.633199780510864]
本研究は, 機械設計, 最適化, エレクトロニクス, ソフトウェア工学の専門知識を統合した多エージェント自律メカトロニクス設計フレームワークを提案する。
このフレームワークは、言語駆動のワークフローを通じて運用され、構造化された人間のフィードバックを組み込んで、現実世界の制約下での堅牢なパフォーマンスを保証する。
完全に機能する自律型容器は、最適化された推進、コスト効率の高い電子機器、高度な制御を備えていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-20T16:57:45Z) - AI Agents in Engineering Design: A Multi-Agent Framework for Aesthetic and Aerodynamic Car Design [24.258618104493532]
本稿では,工学的応用,特に自動車設計プロセスに焦点をあてた「設計エージェント」の概念を紹介する。
私たちのフレームワークは、AI駆動設計エージェントを従来のエンジニアリングワークフローに統合し、創造性を高め、効率を高め、全体的な設計サイクルを大幅に加速します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-30T04:57:17Z) - MAPS: Multi-Fidelity AI-Augmented Photonic Simulation and Inverse Design Infrastructure [18.220589086200025]
逆設計はフォトニックデバイス最適化の変換手法として登場した。
我々は,多要素AIによるフォトニックシミュレーションと逆設計基盤であるMAPSを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-02T22:30:18Z) - Darkit: A User-Friendly Software Toolkit for Spiking Large Language Model [50.37090759139591]
大規模言語モデル(LLM)は、数十億のパラメータからなる様々な実践的応用に広く応用されている。
人間の脳は、生物工学的なスパイキング機構を使って、エネルギー消費を大幅に削減しながら、同じ仕事をこなすことができる。
私たちはDarwinKit(Darkit)という名のソフトウェアツールキットをリリースし、脳にインスパイアされた大きな言語モデルの採用を加速しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-20T07:50:08Z) - Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems [0.0]
マルチエージェントAIモデルは、新しい金属合金の発見を自動化するために使用される。
MLをベースとした原子間ポテンシャルをモデルとした立方晶(bcc)合金のNbMoTa族に着目した。
LLMをベースとしたエージェントの動的協調により、GNNの予測力を相乗化することにより、システムは巨大な合金設計空間を自律的にナビゲートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T17:06:26Z) - AtomAgents: Alloy design and discovery through physics-aware multi-modal multi-agent artificial intelligence [0.0]
提案されている物理対応生成AIプラットフォームAtomAgentsは、大規模言語モデル(LLM)のインテリジェンスをシナジする
以上の結果から, 合金間におけるキー特性の正確な予測が可能となり, 先進金属合金の開発を推し進めるためには, 固溶合金が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-13T22:46:02Z) - LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。
このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。
本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T23:57:34Z) - Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T01:33:39Z) - Neural Operators for Accelerating Scientific Simulations and Design [85.89660065887956]
Neural Operatorsとして知られるAIフレームワークは、継続的ドメインで定義された関数間のマッピングを学習するための原則的なフレームワークを提供する。
ニューラルオペレータは、計算流体力学、天気予報、物質モデリングなど、多くのアプリケーションで既存のシミュレータを拡張または置き換えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T00:12:07Z) - Contextualizing MLP-Mixers Spatiotemporally for Urban Data Forecast at Scale [54.15522908057831]
本稿では,STTD予測を大規模に行うためのコンピュータ・ミクサーの適応版を提案する。
我々の結果は、この単純な効率の良いソリューションが、いくつかのトラフィックベンチマークでテストした場合、SOTAベースラインに匹敵する可能性があることを驚くほど示している。
本研究は, 実世界のSTTD予測において, 簡便な有効モデルの探索に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-04T05:19:19Z) - Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational
Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges [52.77024349608834]
本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。
CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T17:28:31Z) - Generative Thermal Design Through Boundary Representation and
Multi-Agent Cooperative Environment [0.0]
協調型多エージェント深部強化学習と連続幾何表現を用いた生成熱設計を提案する。
提案フレームワークは、熱伝達と圧力降下を予測する環境として、事前訓練されたニューラルネットワークサロゲートモデルで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-16T21:22:44Z) - Multifunctional Meta-Optic Systems: Inversely Designed with Artificial
Intelligence [1.076210145983805]
本稿では,多機能な多層メタ光学システムを設計するための人工知能フレームワークを提案する。
本稿では、偏光多重機能ビーム発生器、全光計算のための第2次微分器、空間偏光波長多重ホログラムの例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-30T22:15:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。