論文の概要: Agentic AI for Multi-Stage Physics Experiments at a Large-Scale User Facility Particle Accelerator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17255v1
- Date: Sun, 21 Sep 2025 22:11:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.186912
- Title: Agentic AI for Multi-Stage Physics Experiments at a Large-Scale User Facility Particle Accelerator
- Title(参考訳): 大規模ユーザ施設粒子加速器における多段階物理実験のためのエージェントAI
- Authors: Thorsten Hellert, Drew Bertwistle, Simon C. Leemann, Antonin Sulc, Marco Venturini,
- Abstract要約: Advanced Light Sourceの粒子加速器で実装されたこのシステムは、自然言語のユーザプロンプトを構造化された実行計画に変換する。
機械物理の代表的な課題として,手作業によるスクリプティングと比較して,準備時間が2桁短縮されたことを示す。
その結果、エージェントAIを加速器実験に安全に統合するための青写真が確立され、機械物理学の研究が要求される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.26097841018267615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the first language-model-driven agentic artificial intelligence (AI) system to autonomously execute multi-stage physics experiments on a production synchrotron light source. Implemented at the Advanced Light Source particle accelerator, the system translates natural language user prompts into structured execution plans that combine archive data retrieval, control-system channel resolution, automated script generation, controlled machine interaction, and analysis. In a representative machine physics task, we show that preparation time was reduced by two orders of magnitude relative to manual scripting even for a system expert, while operator-standard safety constraints were strictly upheld. Core architectural features, plan-first orchestration, bounded tool access, and dynamic capability selection, enable transparent, auditable execution with fully reproducible artifacts. These results establish a blueprint for the safe integration of agentic AI into accelerator experiments and demanding machine physics studies, as well as routine operations, with direct portability across accelerators worldwide and, more broadly, to other large-scale scientific infrastructures.
- Abstract(参考訳): 本稿では,多段階物理実験を生産用シンクロトロン光源上で自律的に行うための,言語モデル駆動型エージェント人工知能(AI)システムを提案する。
Advanced Light Sourceの粒子加速器で実装されたこのシステムは、自然言語利用者のプロンプトを構造化された実行計画に変換し、アーカイブデータ検索、制御系チャネルの解像度、自動スクリプト生成、制御されたマシンインタラクション、分析を組み合わせる。
機械物理の代表的な課題として,システムの専門家であっても,手作業によるスクリプティングに比べて準備時間が2桁短縮され,操作者基準の安全制約は厳格に守られた。
コアアーキテクチャ機能、プランファーストオーケストレーション、バウンドツールアクセス、動的機能選択は、完全に再現可能なアーティファクトで透過的で監査可能な実行を可能にする。
これらの結果は、エージェントAIを加速器実験に安全に統合するための青写真を確立し、機械物理学の研究と定期的な操作を要求し、世界中の加速器を直接移植し、より広い範囲で他の大規模科学インフラに移植する。
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