論文の概要: AI-Supported Platform for System Monitoring and Decision-Making in Nuclear Waste Management with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21741v1
• Date: Tue, 27 May 2025 20:29:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.278898
• Title: AI-Supported Platform for System Monitoring and Decision-Making in Nuclear Waste Management with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた原子力廃棄物管理におけるシステムモニタリングと意思決定のためのAI対応プラットフォーム
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と文書検索機構を統合したマルチエージェント検索・拡張生成(RAG)システムを提案する。 このシステムは、規制決定が事実上基礎を保ち、進化する規制フレームワークに動的に適応することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6795461001108096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nuclear waste management requires rigorous regulatory compliance assessment, demanding advanced decision-support systems capable of addressing complex legal, environmental, and safety considerations. This paper presents a multi-agent Retrieval-Augmented Generation (RAG) system that integrates large language models (LLMs) with document retrieval mechanisms to enhance decision accuracy through structured agent collaboration. Through a structured 10-round discussion model, agents collaborate to assess regulatory compliance and safety requirements while maintaining document-grounded responses. Implemented on consumer-grade hardware, the system leverages Llama 3.2 and mxbai-embed-large-v1 embeddings for efficient retrieval and semantic representation. A case study of a proposed temporary nuclear waste storage site near Winslow, Arizona, demonstrates the framework's effectiveness. Results show the Regulatory Agent achieves consistently higher relevance scores in maintaining alignment with legal frameworks, while the Safety Agent effectively manages complex risk assessments requiring multifaceted analysis. The system demonstrates progressive improvement in agreement rates between agents across discussion rounds while semantic drift decreases, indicating enhanced decision-making consistency and response coherence. The system ensures regulatory decisions remain factually grounded, dynamically adapting to evolving regulatory frameworks through real-time document retrieval. By balancing automated assessment with human oversight, this framework offers a scalable and transparent approach to regulatory governance. These findings underscore the potential of AI-driven, multi-agent systems in advancing evidence-based, accountable, and adaptive decision-making for high-stakes environmental management scenarios.
• Abstract（参考訳）: 原子力廃棄物管理には厳格な規制コンプライアンスアセスメントが必要であり、複雑な法、環境、安全性に対処できる先進的な意思決定支援システムが必要である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と文書検索機構を統合し,構造化エージェント協調による意思決定精度を向上させるマルチエージェント検索・拡張生成(RAG)システムを提案する。 構造化された10ラウンドの議論モデルを通じて、エージェントは文書的な応答を維持しながら、規制コンプライアンスと安全要件を評価する。 コンシューマグレードのハードウェアに実装され、Llama 3.2とmxbai-embed-large-v1埋め込みを利用して効率的な検索とセマンティック表現を行う。 アリゾナ州ウィンスロー近郊の一時的な核廃棄物貯蔵施設のケーススタディは、このフレームワークの有効性を実証している。 その結果、規制エージェントは、法的枠組みとの整合性を維持する上で、常に高い関連性スコアを達成し、安全エージェントは、多面的分析を必要とする複雑なリスク評価を効果的に管理している。 このシステムは、議論ラウンド間でのエージェント間の合意率の漸進的な改善を示し、セマンティックドリフトは減少し、意思決定一貫性と応答コヒーレンスが向上することを示す。 このシステムは、リアルタイムの文書検索を通じて、規制フレームワークの進化に動的に対応して、規制決定を現実的に基礎づけることを保証する。 自動化されたアセスメントと人間の監視のバランスをとることで、このフレームワークは、規制ガバナンスに対するスケーラブルで透明なアプローチを提供します。 これらの知見は、高度な環境管理シナリオに対するエビデンスベース、説明責任、適応的な意思決定を促進するAI駆動のマルチエージェントシステムの可能性を強調している。

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