論文の概要: Large Language Model Agent for User-friendly Chemical Process Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11650v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 12:18:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.250839
- Title: Large Language Model Agent for User-friendly Chemical Process Simulations
- Title（参考訳）: ユーザフレンドリーな化学プロセスシミュレーションのための大規模言語モデルエージェント
- Authors: Jingkang Liang, Niklas Groll, Gürkan Sin,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) エージェントは AVEVA Process Model Protocol (MCP) と統合され、自然言語のシミュレーションを可能にする。
2つのケーススタディは、異なるタスクの複雑さと相互作用モードにわたるフレームワークを評価する。
このフレームワークは、技術的な概念の翻訳と実証によって教育目的と、データ抽出の自動化、ルーチンタスクの高速化、サポートによって経験豊富な実践者の両方に役立ちます。
オーバーシンプル化、計算エラー、技術的ヒックアップといった現在の制限は専門家の監視を必要とするが、このフレームワークはLSMベースのエージェントが貴重な協力者になれることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern process simulators enable detailed process design, simulation, and optimization; however, constructing and interpreting simulations is time-consuming and requires expert knowledge. This limits early exploration by inexperienced users. To address this, a large language model (LLM) agent is integrated with AVEVA Process Simulation (APS) via Model Context Protocol (MCP), allowing natural language interaction with rigorous process simulations. An MCP server toolset enables the LLM to communicate programmatically with APS using Python, allowing it to execute complex simulation tasks from plain-language instructions. Two water-methanol separation case studies assess the framework across different task complexities and interaction modes. The first shows the agent autonomously analyzing flowsheets, finding improvement opportunities, and iteratively optimizing, extracting data, and presenting results clearly. The framework benefits both educational purposes, by translating technical concepts and demonstrating workflows, and experienced practitioners by automating data extraction, speeding routine tasks, and supporting brainstorming. The second case study assesses autonomous flowsheet synthesis through both a step-by-step dialogue and a single prompt, demonstrating its potential for novices and experts alike. The step-by-step mode gives reliable, guided construction suitable for educational contexts; the single-prompt mode constructs fast baseline flowsheets for later refinement. While current limitations such as oversimplification, calculation errors, and technical hiccups mean expert oversight is still needed, the framework's capabilities in analysis, optimization, and guided construction suggest LLM-based agents can become valuable collaborators.
- Abstract（参考訳）: 現代のプロセスシミュレータは詳細なプロセス設計、シミュレーション、最適化を可能にするが、シミュレーションの構築と解釈には時間がかかり、専門家の知識を必要とする。
これにより、経験の浅いユーザーによる早期探索が制限される。
これを解決するために,大規模言語モデル (LLM) エージェントをモデルコンテキストプロトコル (MCP) を介して AVEVA Process Simulation (APS) に統合し,厳密なプロセスシミュレーションと自然言語による対話を可能にする。
MCPサーバツールセットにより、LPMはPythonを使用してAPSとプログラム的に通信することができ、平易な命令から複雑なシミュレーションタスクを実行することができる。
2つの水-メタノール分離ケーススタディは、異なるタスクの複雑さと相互作用モードにわたるフレームワークを評価する。
1つ目は、フローシートを自律的に分析し、改善の機会を見つけ、反復的に最適化し、データを抽出し、結果を明確に提示する。
このフレームワークは、技術的な概念の翻訳とワークフローのデモ、およびデータ抽出の自動化、ルーチンタスクの高速化、ブレインストーミングのサポートによって経験豊富な実践者の両方の教育目的の恩恵を受ける。
第2のケーススタディでは、ステップバイステップの対話と1つのプロンプトの両方を通じて、自律的なフローシート合成を評価し、初心者や専門家にもその可能性を示す。
ステップバイステップモードは、教育的文脈に適した信頼性の高いガイド付き構成を提供するが、シングルプロンプトモードは後の改良のために高速なベースラインフローシートを構成する。
オーバーシンプル化、計算エラー、技術的ヒックアップといった現在の制限は、専門家の監視を必要とするが、分析、最適化、ガイド付き構築におけるフレームワークの能力は、LLMベースのエージェントが貴重な協力者になることを示唆している。
関連論文リスト
- From Text to Simulation: A Multi-Agent LLM Workflow for Automated Chemical Process Design [21.90369595664683]
本稿では,化学プロセスシミュレーションソフトウェアとの反復的な相互作用を可能にする,新しいマルチエージェントワークフローを提案する。
提案手法では,タスク理解,トポロジ生成,パラメータ設定,評価分析を担当する4つの特殊エージェントを統合する。
提案手法は,最先端のベースラインと比較してシミュレーション収束率を31.1%向上させ,設計時間を89.0%削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-11T04:41:57Z) - An Agentic Framework for Autonomous Materials Computation [70.24472585135929]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的発見を加速するための強力なツールとして登場した。
近年の進歩はLLMをエージェントフレームワークに統合し、複雑な科学実験のための検索、推論、ツールの使用を可能にしている。
本稿では,第一原理計算の信頼性向上を目的としたドメイン特化エージェントを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-22T15:03:57Z) - Seismology modeling agent: A smart assistant for geophysical researchers [14.28965530601497]
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したインテリジェントな対話型ワークフローを提案する。
SPECFEMのための最初のモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバスイートを紹介する。
このフレームワークは、完全な自動実行とHuman-in-the-loopコラボレーションの両方をサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-16T14:18:26Z) - Surrogate Modeling and Explainable Artificial Intelligence for Complex Systems: A Workflow for Automated Simulation Exploration [0.9236873716369859]
複雑なシステムは、シミュレーション駆動工学によってますます研究されている。
1) 正確な探索には多くの高価なシミュレーターが必要であり、(2) 決定が不透明なブラックボックスコンポーネントに依存する場合の透明性と信頼性が制限されている。
本研究では, 軽量エミュレータを高速かつ低遅延で高価なシミュレータの近似を提供し, (ii) 厳密な不確実性定量化を実現し, (iii) グローバルおよびローカルな説明可能な人工知能 (XAI) 解析に適応させる, 実験のコンパクトな設計について, 両課題に対処するワークフローを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-19T07:55:52Z) - Sample-Efficient Online Learning in LM Agents via Hindsight Trajectory Rewriting [92.57796055887995]
本稿では,言語モデルエージェントの強化学習から後視体験のリプレイに適応するプロンプトフレームワークECHOを紹介する。
ECHOは失敗した試みで達成できた代替目標のために最適化された軌道を生成する。
我々は、テキストベースのナビゲーションと計画ベンチマークであるXMiniGridのステートフルバージョンと、協調的な情報収集企業シミュレーションであるPeopleJoinQAについて、ECHOを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-11T18:11:09Z) - LLM Agents for Interactive Workflow Provenance: Reference Architecture and Evaluation Methodology [3.470217255779291]
本稿では,対話型大規模言語モデル(LLM)エージェントをランタイムデータ解析に活用する評価手法,参照アーキテクチャ,オープンソース実装を提案する。
提案手法では,自然言語を構造化された前処理クエリに変換する軽量なメタデータ駆動型設計を用いる。
LLaMA、GPT、Gemini、Claudeにまたがる評価では、多様なクエリクラスと現実世界の化学ワークフローを網羅し、モジュール設計、即時チューニング、Retrieval-Augmented Generation (RAG)が正確で洞察に富んだエージェント応答を可能にすることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-17T13:51:29Z) - Rethinking Testing for LLM Applications: Characteristics, Challenges, and a Lightweight Interaction Protocol [83.83217247686402]
大言語モデル(LLM)は、単純なテキストジェネレータから、検索強化、ツール呼び出し、マルチターンインタラクションを統合する複雑なソフトウェアシステムへと進化してきた。
その固有の非決定主義、ダイナミズム、文脈依存は品質保証に根本的な課題をもたらす。
本稿では,LLMアプリケーションを3層アーキテクチャに分解する: textbftextitSystem Shell Layer, textbftextitPrompt Orchestration Layer, textbftextitLLM Inference Core。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-28T13:00:28Z) - ToolACE-MT: Non-Autoregressive Generation for Agentic Multi-Turn Interaction [84.90394416593624]
大規模言語モデル(LLM)によるエージェント的タスク解決には,多ターン・マルチステップインタラクションが必要である。
既存のシミュレーションベースのデータ生成手法は、複数のエージェント間のコストのかかる自己回帰的相互作用に大きく依存している。
本稿では,高品質なマルチターンエージェント対話を構築するための非自己回帰反復生成フレームワークであるToolACE-MTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-18T07:38:23Z) - MLE-Dojo: Interactive Environments for Empowering LLM Agents in Machine Learning Engineering [57.156093929365255]
自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントを体系的に強化し、評価し、改善するためのガイムスタイルのフレームワーク。
MLE-Dojoは、現実的なエンジニアリングシナリオを反映した、多様でオープンなMLEタスクを慎重にキュレートする。
完全に実行可能な環境は、教師付き微調整と強化学習の両方を通して包括的なエージェントトレーニングをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T17:35:43Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-22T14:45:37Z)
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。