論文の概要: SOCIA: An End-to-End Agentic Framework for Automated Cyber-Physical-Social Simulator Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12006v2
• Date: Fri, 23 May 2025 15:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 13:31:15.759152
• Title: SOCIA: An End-to-End Agentic Framework for Automated Cyber-Physical-Social Simulator Generation
• Title（参考訳）: SOCIA:サイバー物理社会シミュレータ自動生成のためのエンドツーエンドのエージェントフレームワーク
• Authors: Yuncheng Hua, Ji Miao, Mehdi Jafari, Jianxiang Xie, Hao Xue, Flora D. Salim,
• Abstract要約: SOCIA(Simulation Orchestration for Cyber-physical-social Intelligence and Agents)は、LLM(Large Language Model)ベースのマルチエージェントシステムを活用した新しいエンドツーエンドフレームワークである。 高忠実なサイバー物理社会(CPS)シミュレータを自動生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.689635475090085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces SOCIA (Simulation Orchestration for Cyber-physical-social Intelligence and Agents), a novel end-to-end framework leveraging Large Language Model (LLM)-based multi-agent systems to automate the generation of high-fidelity Cyber-Physical-Social (CPS) simulators. Addressing the challenges of labor-intensive manual simulator development and complex data calibration, SOCIA integrates a centralized orchestration manager that coordinates specialized agents for tasks including data comprehension, code generation, simulation execution, and iterative evaluation-feedback loops. Through empirical evaluations across diverse CPS tasks, such as mask adoption behavior simulation (social), personal mobility generation (physical), and user modeling (cyber), SOCIA demonstrates its ability to produce high-fidelity, scalable simulations with reduced human intervention. These results highlight SOCIA's potential to offer a scalable solution for studying complex CPS phenomena
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムを利用して,高忠実度サイバー物理社会(CPS)シミュレータを自動生成する,新たなエンドツーエンドフレームワークであるSOCIA(Simulation Orchestration for Cyber-physical-social Intelligence and Agents)を紹介する。 労働集約型手動シミュレータ開発と複雑なデータキャリブレーションの課題に対処するため、SOCIAは、データ理解、コード生成、シミュレーション実行、反復的な評価フィードバックループを含むタスクのための特別なエージェントをコーディネートする集中型オーケストレーションマネージャを統合する。 マスク導入行動シミュレーション(社会)、パーソナルモビリティ生成(物理)、ユーザモデリング(物理)といった多種多様なCPSタスクにまたがる経験的評価を通じて、SOCIAは人間の介入を減らした高忠実でスケーラブルなシミュレーションを作成する能力を示した。 これらの結果は、複雑なCPS現象を研究するためのスケーラブルなソリューションを提供するSOCIAの可能性を強調している。

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