論文の概要: PKG-DPO: Optimizing Domain-Specific AI systems with Physics Knowledge Graphs and Direct Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18391v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 18:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.552342
• Title: PKG-DPO: Optimizing Domain-Specific AI systems with Physics Knowledge Graphs and Direct Preference Optimization
• Title（参考訳）: PKG-DPO:物理知識グラフを用いたドメイン特化AIシステムの最適化と直接選好最適化
• Authors: Nitin Nagesh Kulkarni, Bryson Wilcox, Max Sawa, Jason Thom,
• Abstract要約: 物理知識グラフ(PKG)と直接選好最適化(DPO)を統合する新しいフレームワークであるPKG-DPOを紹介する。 PKG-DPO 17%は、KG-DPO (knowledge graph-based DPO)と比較して、制約違反が少なく、物理スコアが11%高い。 私たちの主な焦点は金属の接合ですが、このフレームワークは他のマルチスケールの物理駆動の領域にも広く適用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancing AI systems in scientific domains like physics, materials science, and engineering calls for reasoning over complex, multi-physics phenomena while respecting governing principles. Although Large Language Models (LLMs) and existing preference optimization techniques perform well on standard benchmarks, they often struggle to differentiate between physically valid and invalid reasoning. This shortcoming becomes critical in high-stakes applications like metal joining, where seemingly plausible yet physically incorrect recommendations can lead to defects, material waste, equipment damage, and serious safety risks. To address this challenge, we introduce PKG-DPO, a novel framework that integrates Physics Knowledge Graphs (PKGs) with Direct Preference Optimization (DPO) to enforce physical validity in AI-generated outputs. PKG-DPO comprises three key components A) hierarchical physics knowledge graph that encodes cross-domain relationships, conservation laws, and thermodynamic principles. B) A physics reasoning engine that leverages structured knowledge to improve discrimination between physically consistent and inconsistent responses. C) A physics-grounded evaluation suite designed to assess compliance with domain-specific constraints. PKG-DPO achieves 17% fewer constraint violations and an 11% higher Physics Score compared to KG-DPO (knowledge graph-based DPO). Additionally, PKG-DPO demonstrates a 12\% higher relevant parameter accuracy and a 7% higher quality alignment in reasoning accuracy. While our primary focus is on metal joining, the framework is broadly applicable to other multi-scale, physics-driven domains, offering a principled approach to embedding scientific constraints into preference learning.
• Abstract（参考訳）: 物理学、材料科学、工学といった科学分野におけるAIシステムの進歩は、統治原則を尊重しながら複雑な多物理現象を推論することを要求する。 大きな言語モデル(LLM)と既存の選好最適化技術は標準ベンチマークでよく機能するが、物理的に妥当な推論と無効な推論の区別に苦慮することが多い。 この欠点は、金属接合のような高度な用途において重要なものとなり、不適切な推奨事項は、欠陥、材料廃棄物、機器の損傷、深刻な安全リスクにつながる可能性がある。 この課題に対処するため,我々はPKG-DPOという物理知識グラフ(PKG)と直接選好最適化(DPO)を統合し,AI生成した出力の物理的妥当性を強制する新しいフレームワークを紹介した。 PKG-DPOは、ドメイン間の関係、保存法則、熱力学原理を符号化する3つの重要な構成要素A)階層物理学知識グラフから構成される。 B) 構造化知識を活用する物理推論エンジンは、物理的に整合性のある応答と整合性のない応答の識別を改善する。 C) 領域固有の制約の遵守を評価するために設計された物理基礎評価スイート。 PKG-DPOは、KG-DPO (knowledge graph-based DPO)と比較して17%少ない制約違反と11%高い物理スコアを達成する。 さらに、PKG-DPOは、関連パラメータの精度が12%高く、推論精度が7%高い品質アライメントを示す。 我々の主な焦点は金属の接合であるが、このフレームワークは他のマルチスケールの物理駆動の分野にも広く適用でき、科学的な制約を好みの学習に埋め込むための原則化されたアプローチを提供する。

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