論文の概要: Advancing AI-Scientist Understanding: Multi-Agent LLMs with Interpretable Physics Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01911v2
• Date: Mon, 18 Aug 2025 08:28:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:09.893625
• Title: Advancing AI-Scientist Understanding: Multi-Agent LLMs with Interpretable Physics Reasoning
• Title（参考訳）: AI-サイエント理解の促進:解釈可能な物理推論を用いたマルチエージェントLLM
• Authors: Yinggan Xu, Hana Kimlee, Yijia Xiao, Di Luo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、記号操作、数値計算、科学的推論の支援によって物理学研究においてますます重要な役割を担っている。 我々は,3つの重要なモジュールを通じてAIと人間科学者の協調を促進する,新しい多エージェントLLM物理学者フレームワークを導入する。 ケーススタディでは,本手法が解釈可能性を大幅に向上し,体系的な検証が可能となり,物理問題解決と発見における人間とAIの連携が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are playing an increasingly important role in physics research by assisting with symbolic manipulation, numerical computation, and scientific reasoning. However, ensuring the reliability, transparency, and interpretability of their outputs remains a major challenge. In this work, we introduce a novel multi-agent LLM physicist framework that fosters collaboration between AI and human scientists through three key modules: a reasoning module, an interpretation module, and an AI-scientist interaction module. Recognizing that effective physics reasoning demands logical rigor, quantitative accuracy, and alignment with established theoretical models, we propose an interpretation module that employs a team of specialized LLM agents-including summarizers, model builders, visualization tools, and testers-to systematically structure LLM outputs into transparent, physically grounded science models. A case study demonstrates that our approach significantly improves interpretability, enables systematic validation, and enhances human-AI collaboration in physics problem-solving and discovery. Our work bridges free-form LLM reasoning with interpretable, executable models for scientific analysis, enabling more transparent and verifiable AI-augmented research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、記号操作、数値計算、科学的推論の支援によって物理学研究においてますます重要な役割を担っている。 しかしながら、アウトプットの信頼性、透明性、解釈可能性を保証することは、依然として大きな課題である。 本稿では、推論モジュール、解釈モジュール、AI-科学相互作用モジュールという3つの重要なモジュールを通じて、AIと人間科学者の協調を促進する新しいマルチエージェントLLM物理学者フレームワークを紹介する。 実効物理推論が論理的厳密性、量的精度、確立された理論モデルとの整合性を要求していることを認識し、我々は、特殊なLCMエージェントチーム(要約器、モデルビルダー、可視化ツール、およびテスタから体系的にLLM出力を透明で物理的に基礎付けられた科学モデルに構造化する解釈モジュールを提案する。 ケーススタディでは,本手法が解釈可能性を大幅に向上し,体系的な検証が可能となり,物理問題解決と発見における人間とAIの連携が向上することを示した。 我々の研究は、科学分析のための解釈可能な実行可能なモデルで自由形式のLCM推論を橋渡しし、より透明で検証可能なAIによる研究を可能にします。

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