Large Language Models for Water Distribution Systems Modeling and Decision-Making

要約

配水システム（WDS）の設計、運用、および管理には、複雑な数学モデルが含まれます。
これらのモデルは、計算の進歩により継続的に改善されており、意思決定の改善とより効率的なWDS管理につながります。
ただし、結果のモデリング、プログラミング、分析に必要な重要な時間と労力は、大きな課題のままです。
別の問題は専門的な負担です。これは、モデル、データベース、およびその他の洗練されたツールとの相互作用を、専門家の小さなグループに限定し、それにより、非技術的な利害関係者がこれらの専門家に依存したり、サポートをモデル化することなく決定を下したりします。
さらに、モデルの結果を説明することは、専門家にとっても挑戦的です。これは、どの条件が特定の状態に到達するか、特定のポリシーを推奨する条件が不明であることが多いためです。
大規模な言語モデル（LLMS）の最近の進歩は、ヒューマンモデルの相互作用の新しい段階のドアを開きます。
この研究は、LLM-Epanetアーキテクチャに基づいた油圧モデルと水質モデルとの平易な言語相互作用の枠組みを提案しています。
このフレームワークは、LLMがWDSモデルと相互作用し、複雑なシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を報告する能力を研究するために、クエリの複雑さのレベルの増加でテストされています。
提案されたフレームワークのパフォーマンスは、いくつかのカテゴリのクエリとハイパーパラメーター構成で評価され、WDS管理の意思決定プロセスを強化する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The design, operations, and management of water distribution systems (WDS) involve complex mathematical models. These models are continually improving due to computational advancements, leading to better decision-making and more efficient WDS management. However, the significant time and effort required for modeling, programming, and analyzing results remain substantial challenges. Another issue is the professional burden, which confines the interaction with models, databases, and other sophisticated tools to a small group of experts, thereby causing non-technical stakeholders to depend on these experts or make decisions without modeling support. Furthermore, explaining model results is challenging even for experts, as it is often unclear which conditions cause the model to reach a certain state or recommend a specific policy. The recent advancements in Large Language Models (LLMs) open doors for a new stage in human-model interaction. This study proposes a framework of plain language interactions with hydraulic and water quality models based on LLM-EPANET architecture. This framework is tested with increasing levels of complexity of queries to study the ability of LLMs to interact with WDS models, run complex simulations, and report simulation results. The performance of the proposed framework is evaluated across several categories of queries and hyper-parameter configurations, demonstrating its potential to enhance decision-making processes in WDS management.

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