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Exploring the Capabilities of the Frontier Large Language Models for Nuclear Energy Research

Created by
  • Haebom

作者

Ahmed Almeldein, Mohammed Alnaggar, Rick Archibald, Tom Beck, Arpan Biswas, Rike Bostelmann, Wes Brewer, Chris Bryan, Christopher Calle, Cihangir Celik, Rajni Chahal, Jong Youl Choi, Arindam Chowdhury, David Cianciosa, Franklin Curtiscu, Gregor Ana Gainaru, Yashika Ghai, Luke Gibson, Qian Gong, Christopher Greulich, Scott Greenwood, Cory Hauck, Ehab Hassan, Rinkle Juneja, Soyoung Kang, Scott Klasky, Atul Kumar, Vineet Kumar, Paul Laiu, Calvin Lear, Yan-Ru Lin, Jono McConnell Ramuhalli, Marie Romedenne, Samantha Sabatino, Jos e Salcedo-P erez, Nathan D. See, Arpan Sircar, Punam Thankur, Tim Younkin, Xiao-Ying Yu, Prashant Jain, Tom Evans, Prasanna Balaprakash

概要

Oak Ridge National Laboratoryで開催されたAI for Nuclear Energyワークショップでは、大規模言語モデル（LLM）が核融合と核分裂研究を加速する可能性を評価しました。 14の学際的なチームは、ChatGPT、Gemini、ClaudeなどのAIモデルを使用してさまざまな核科学的課題を一日中探求しました。アプリケーションは、核融合炉制御のための基礎モデルの開発から、モンテカルロシミュレーションの自動化、材料劣化の予測、高度な原子炉のための実験プログラムの設計まで、さまざまです。チームは、プロンプトエンジニアリング、詳細な研究機能、繰り返し改善を組み合わせた構造化ワークフローを使用して、仮説、プロトタイプコード、および研究戦略を作成しました。主な結果は、LLMが初期段階のナビゲーション、文献の統合、およびワークフロー設計に優れており、研究のギャップをうまく識別し、妥当な実験フレームワークを生成することを示しています。しかし、新しい材料設計、モデリング、シミュレーションのための高度なコード生成、専門家の検証が必要なドメイン固有の詳細など、かなりの制限がありました。成功した結果は、専門家主導のプロンプトエンジニアリングとAIを物理ベースの方法の代替品ではなく補完ツールとして扱った結果です。このワークショップは、迅速な反復と学際的な統合により、AIが核エネルギー研究を加速する可能性を確認しましたが、キュレーションされた核固有のデータセット、ワークフロー自動化、および特殊モデルの開発の必要性を強調しました。これらの結果は、AIツールを核科学ワークフローに統合するためのロードマップを提供し、より安全で効率的な核エネルギーシステムの開発サイクルを短縮しながら厳しい科学基準を維持するのに役立ちます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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LLMは、核エネルギー研究の初期段階探索、文献調査およびワークフロー設計に有効です。
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AIを活用して研究の格差を把握し、実験フレームワークを生成することができる。
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AIは核エネルギー研究の開発周期を短縮し、効率性を高める可能性を持っている。
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専門家主導のプロンプトエンジニアリングとAIの適切な活用が重要である。
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Limitations：
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新しい材料設計と高度なコード生成には困難があります。
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ドメイン固有の詳細は専門家の検証が必要です。
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核固有のデータセット、ワークフロー自動化、特殊モデルの開発が必要です。
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