Towards Agentic AI on Particle Accelerators
Rattachement africain : de, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
As particle accelerators grow in complexity, traditional control methods face increasing challenges in achieving optimal performance. This paper envisions a paradigm shift: a decentralized multi-agent framework for accelerator control, powered by Large Language Models (LLMs) and distributed among autonomous agents. We present a proposition of a self-improving decentralized system where intelligent agents handle high-level tasks and communication and each agent is specialized to control individual accelerator components. This approach raises some questions: What are the future applications of AI in particle accelerators? How can we implement an autonomous complex system such as a particle accelerator where agents gradually improve through experience and human feedback? What are the implications of integrating a human-in-the-loop component for labeling operational data and providing expert guidance? We show three examples, where we demonstrate the viability of such architecture.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
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Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Lawrence Berkeley National Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Fermi National Accelerator Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Fermilab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie, Lawrence Berkeley National Laboratory et Fermi National Accelerator Laboratory, avec 2 autres affiliations.
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