Integration of Large Language Models in Control of EHD Pumps for Precise Color Synthesis

要約

この論文では、自動化システムで正確な色合成を行うために、ラージ言語モデル (LLM) を Arduino 制御の電気流体力学 (EHD) ポンプと統合する革新的なアプローチを紹介します。
私たちは、微調整された LLM を使用して自然言語コマンドを解釈し、EHD ポンプ制御のための特定の操作命令に変換する新しいフレームワークを提案します。
このアプローチは、複雑なハードウェア システムとのユーザー インタラクションを強化し、より直観的かつ効率的にすることを目的としています。
この方法論には 4 つの重要なステップが含まれます。色仕様のデータセットと対応する Arduino コードを使用した言語モデルの微調整、自然言語処理インターフェイスの開発、ユーザー入力の実行可能な Arduino コードへの変換、正確な色混合のための EHD ポンプの制御です。
理論的仮定に基づいた概念的な実験結果は、正確な色合成、効率的な言語モデル解釈、および信頼性の高い EHD ポンプ動作の高い可能性を示しています。
この研究は、LLM の応用をテキストベースのタスクを超えて拡張し、産業用オートメーションおよび制御システムにおける LLM の可能性を実証しています。
この研究は、限界と現実世界でのテストの必要性を強調しながら、物理システム制御における AI アプリケーションの新たな道を開き、AI 主導の自動化テクノロジーの将来の進歩の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

This paper presents an innovative approach to integrating Large Language Models (LLMs) with Arduino-controlled Electrohydrodynamic (EHD) pumps for precise color synthesis in automation systems. We propose a novel framework that employs fine-tuned LLMs to interpret natural language commands and convert them into specific operational instructions for EHD pump control. This approach aims to enhance user interaction with complex hardware systems, making it more intuitive and efficient. The methodology involves four key steps: fine-tuning the language model with a dataset of color specifications and corresponding Arduino code, developing a natural language processing interface, translating user inputs into executable Arduino code, and controlling EHD pumps for accurate color mixing. Conceptual experiment results, based on theoretical assumptions, indicate a high potential for accurate color synthesis, efficient language model interpretation, and reliable EHD pump operation. This research extends the application of LLMs beyond text-based tasks, demonstrating their potential in industrial automation and control systems. While highlighting the limitations and the need for real-world testing, this study opens new avenues for AI applications in physical system control and sets a foundation for future advancements in AI-driven automation technologies.

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