論文の概要: An Agentic Framework for Autonomous Metamaterial Modeling and Inverse Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06935v2
- Date: Tue, 15 Jul 2025 11:01:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-16 15:29:04.6853
- Title: An Agentic Framework for Autonomous Metamaterial Modeling and Inverse Design
- Title（参考訳）: 自律的メタマテリアルモデリングと逆設計のためのエージェントフレームワーク
- Authors: Darui Lu, Jordan M. Malof, Willie J. Padilla,
- Abstract要約: フォトニックメタマテリアルの逆設計のためのフレームワークを開発し,実証する。
フレームワークの有効性は、自動化、推論、計画、適応の能力で実証されている。
特に、Agenic Frameworkは内部のリフレクションと決定の柔軟性を持ち、高度に多様性があり、潜在的に新しい出力を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66269503676104
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent significant advances in integrating multiple Large Language Model (LLM) systems have enabled Agentic Frameworks capable of performing complex tasks autonomously, including novel scientific research. We develop and demonstrate such a framework specifically for the inverse design of photonic metamaterials. When queried with a desired optical spectrum, the Agent autonomously proposes and develops a forward deep learning model, accesses external tools via APIs for tasks like simulation and optimization, utilizes memory, and generates a final design via a deep inverse method. The framework's effectiveness is demonstrated in its ability to automate, reason, plan, and adapt. Notably, the Agentic Framework possesses internal reflection and decision flexibility, permitting highly varied and potentially novel outputs.
- Abstract（参考訳）: 複数言語モデル(LLM)システムの統合における最近の顕著な進歩により、エージェントフレームワークは、新しい科学的研究を含む複雑なタスクを自律的に実行できるようになった。
フォトニックメタマテリアルの逆設計のためのフレームワークを開発し,実証する。
望ましい光スペクトルを問うと、エージェントは自律的にフォワードディープラーニングモデルを提案して開発し、シミュレーションや最適化などのタスクのためのAPIを介して外部ツールにアクセスし、メモリを利用し、ディープ逆法で最終的な設計を生成する。
フレームワークの有効性は、自動化、推論、計画、適応の能力で実証されている。
特に、Agenic Frameworkは内部のリフレクションと決定の柔軟性を持ち、高度に多様性があり、潜在的に新しい出力を可能にする。
関連論文リスト
- A Survey of Self-Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence [87.08051686357206]
大きな言語モデル(LLM)は強力な能力を示しているが、基本的に静的である。
LLMはますますオープンでインタラクティブな環境にデプロイされているため、この静的な性質は重要なボトルネックとなっている。
この調査は、自己進化エージェントの体系的で包括的なレビューを初めて提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:59:05Z) - World Models for Cognitive Agents: Transforming Edge Intelligence in Future Networks [55.90051810762702]
本稿では,世界モデルを概観し,そのアーキテクチャ,トレーニングパラダイム,予測,生成,計画,因果推論といった応用を概観する。
ワイヤレスエッジインテリジェンス最適化に適した,新しい世界モデルに基づく強化学習フレームワークであるWireless Dreamerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-31T06:43:00Z) - 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) - A multi-agentic framework for real-time, autonomous freeform metasurface design [1.6712896227173812]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-26T12:10:45Z) - APT: Architectural Planning and Text-to-Blueprint Construction Using Large Language Models for Open-World Agents [8.479128275067742]
本稿では,自律型エージェントによるMinecraftの複雑な構造構築を可能にする,LLM(Large Language Model)駆動のフレームワークを提案する。
連鎖分解とマルチモーダル入力を用いることで、このフレームワークは詳細なアーキテクチャレイアウトと青写真を生成する。
本エージェントは, メモリとリフレクションモジュールの両方を組み込んで, 生涯学習, 適応的洗練, エラー訂正を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T09:31:28Z) - AgentSquare: Automatic LLM Agent Search in Modular Design Space [16.659969168343082]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い複雑なタスクを処理できるエージェントシステムの急速な成長をもたらした。
Modularized LLM Agent Search (MoLAS) という新しい研究課題を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T15:52:42Z) - Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope [112.98986800070581]
我々は,ユーザフレンドリーなマルチエージェントプラットフォームであるAgentScopeの新機能とコンポーネントを開発した。
高いスケーラビリティと高効率を実現するために,アクタをベースとした分散機構を提案する。
また、多数のエージェントを便利に監視し、管理するためのWebベースのインターフェースも提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T05:50:46Z) - AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.64116117163755]
AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T04:11:28Z) - An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。
トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。
私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z) - Octopus: Embodied Vision-Language Programmer from Environmental Feedback [58.04529328728999]
身体視覚言語モデル(VLM)は多モード認識と推論において大きな進歩を遂げた。
このギャップを埋めるために、我々は、計画と操作を接続する媒体として実行可能なコード生成を使用する、具体化された視覚言語プログラマであるOctopusを紹介した。
Octopusは、1)エージェントの視覚的およびテキスト的タスクの目的を正確に理解し、2)複雑なアクションシーケンスを定式化し、3)実行可能なコードを生成するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:59:58Z) - Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM
Agents [0.0]
本稿では,マルチエージェントシステムのパワーを活用した大規模言語モデル(LLM)の能力向上のための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,複数の知的エージェントコンポーネントがそれぞれ特有な属性と役割を持つ協調環境を導入し,複雑なタスクをより効率的に効率的に処理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T23:55:37Z) - Phantom -- A RL-driven multi-agent framework to model complex systems [1.0499611180329804]
Phantomは複雑なマルチエージェントシステムのエージェントベースのモデリングのためのRL駆動のフレームワークである。
MARL互換の方法でABM仕様を簡素化するツールを提供することを目標としている。
これらの特徴,その設計根拠,およびフレームワークを活用した2つの新しい環境について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-12T08:37:38Z)
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。