論文の概要: LLMs for Engineering: Teaching Models to Design High Powered Rockets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19394v1
• Date: Sun, 27 Apr 2025 23:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.26918
• Title: LLMs for Engineering: Teaching Models to Design High Powered Rockets
• Title（参考訳）: LLMs for Engineering:高出力ロケット設計モデル
• Authors: Toby Simonds,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) はソフトウェア工学に変化をもたらしたが、物理工学領域への応用はいまだ検討されていない。 本稿ではロケットベンチによる高出力ロケット設計におけるLLMの性能評価を行う。 我々は、目標高度最適化と高精度着陸という2つの複雑な設計課題に関するモデルをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed software engineering, but their application to physical engineering domains remains underexplored. This paper evaluates LLMs' capabilities in high-powered rocketry design through RocketBench, a benchmark connecting LLMs to high-fidelity rocket simulations. We test models on two increasingly complex design tasks: target altitude optimization and precision landing challenges. Our findings reveal that while state-of-the-art LLMs demonstrate strong baseline engineering knowledge, they struggle to iterate on their designs when given simulation results and ultimately plateau below human performance levels. However, when enhanced with reinforcement learning (RL), we show that a 7B parameter model outperforms both SoTA foundation models and human experts. This research demonstrates that RL-trained LLMs can serve as effective tools for complex engineering optimization, potentially transforming engineering domains beyond software development.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) はソフトウェア工学に変化をもたらしたが、物理工学領域への応用はいまだ検討されていない。 本稿では, LLMと高忠実度ロケットシミュレーションを結びつけるベンチマークであるRocketBenchを用いて, LLMの高出力ロケット設計能力を評価する。 我々は、目標高度最適化と高精度着陸という2つの複雑な設計課題に関するモデルをテストする。 現状のLLMは, 基礎となる工学的知識が強いが, シミュレーション結果が与えられた場合, 最終的には人のパフォーマンスレベルよりも低い場合, 設計を繰り返すのに苦労していることがわかった。 しかし、強化学習(RL)により強化されると、7BパラメータモデルがSoTA基礎モデルと人間専門家の両方に優れることを示す。 この研究は、RLで訓練されたLLMが複雑なエンジニアリング最適化の効果的なツールとなり、ソフトウェア開発を超えて工学領域を変革する可能性を実証している。

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