MITメディアラボの研究者たちは、複雑な環境と高い計算コストを要するエージェントベースモデル(ABM)の課題に対処するため、新しいフレームワーク「AgentTorch」を開発しました。このツールは、人工知能(AI)を活用して人間のような適応的な行動をエージェントに模倣させることが可能です。
AgentTorchは、特殊なハードウェアを必要とせずに、大規模な人口を持つ複雑なダイナミクスをシミュレーションできることが特徴です。具体的には、ニューヨークの人口8.4万人の行動を、LLMが提供する「アーキタイプ」を利用してシミュレートし、高い精度で感染症の拡大や失業率の予測を実現しています。
しかし、この技術には、LLMの出力に潜む不確実性や偏りといった課題も存在します。研究者たちは、ABMの新たな可能性を拓くとしつつ、これらの問題に対する解決策も求めています。高校生にも理解しやすいこれらの革新的な研究成果は、将来社会にどのような変化をもたらすのか、その一端を垣間見ることができます。
出典 : Simulating millions of LLM agents with AgentTorch – TechTalks https://bdtechtalks.com/2024/10/02/agenttorch-llm-agents/
