Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

論文の概要: Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13263v2
Date: Mon, 21 Apr 2025 17:58:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-30 08:50:28.822091
Title: Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent
Title（参考訳）: Causal-Copilot: 自律的な因果分析エージェント
Authors: Xinyue Wang, Kun Zhou, Wenyi Wu, Har Simrat Singh, Fang Nan, Songyao Jin, Aryan Philip, Saloni Patnaik, Hou Zhu, Shivam Singh, Parjanya Prashant, Qian Shen, Biwei Huang,
Abstract要約: Causal-Copilotは、専門家レベルの因果分析を運用する自律エージェントである。自然言語によるインタラクティブな洗練をサポートし、非専門主義者の障壁を低くする。私たちのシステムは、ドメインエキスパートのための高度な因果的手法へのアクセスを拡大する、活発なサイクルを育みます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.5944359329613
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal analysis plays a foundational role in scientific discovery and reliable decision-making, yet it remains largely inaccessible to domain experts due to its conceptual and algorithmic complexity. This disconnect between causal methodology and practical usability presents a dual challenge: domain experts are unable to leverage recent advances in causal learning, while causal researchers lack broad, real-world deployment to test and refine their methods. To address this, we introduce Causal-Copilot, an autonomous agent that operationalizes expert-level causal analysis within a large language model framework. Causal-Copilot automates the full pipeline of causal analysis for both tabular and time-series data -- including causal discovery, causal inference, algorithm selection, hyperparameter optimization, result interpretation, and generation of actionable insights. It supports interactive refinement through natural language, lowering the barrier for non-specialists while preserving methodological rigor. By integrating over 20 state-of-the-art causal analysis techniques, our system fosters a virtuous cycle -- expanding access to advanced causal methods for domain experts while generating rich, real-world applications that inform and advance causal theory. Empirical evaluations demonstrate that Causal-Copilot achieves superior performance compared to existing baselines, offering a reliable, scalable, and extensible solution that bridges the gap between theoretical sophistication and real-world applicability in causal analysis. A live interactive demo of Causal-Copilot is available at https://causalcopilot.com/.
Abstract（参考訳）: 因果解析は、科学的発見と信頼性の高い意思決定において基礎的な役割を果たすが、その概念的かつアルゴリズム的な複雑さのため、領域の専門家にはほとんどアクセスできない。ドメインの専門家は因果学習の最近の進歩を活用することができず、一方、因果研究者は方法のテストと洗練のための広範囲な現実世界の展開を欠いている。これを解決するために、大規模な言語モデルフレームワーク内で専門家レベルの因果解析を運用する自律エージェントであるCausal-Copilotを紹介する。 Causal-Copilotは、因果発見、因果推論、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータ最適化、結果解釈、アクション可能な洞察の生成を含む、表と時系列データの因果解析の完全なパイプラインを自動化する。自然言語によるインタラクティブな洗練をサポートし、方法論的な厳格さを維持しながら、非専門主義者の障壁を低くする。 20以上の最先端因果解析技術を統合することで、私たちのシステムは、先進的な分野の専門家の因果的手法へのアクセスを拡大しつつ、因果的理論を通知し前進させるリッチで現実世界のアプリケーションを生成しながら、活発なサイクルを育みます。実証的な評価は、因果解析における理論的洗練と実世界の適用性のギャップを埋める信頼性があり、スケーラブルで拡張可能なソリューションを提供することで、既存のベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成していることを示している。 Causal-Copilotのライブインタラクティブデモがhttps://causalcopilot.com/で公開されている。

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