論文の概要: Cyber Academia-Chemical Engineering (CA-ChemE): A Living Digital Town for Self-Directed Research Evolution and Emergent Scientific Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01293v1
- Date: Wed, 01 Oct 2025 05:26:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.797825
- Title: Cyber Academia-Chemical Engineering (CA-ChemE): A Living Digital Town for Self-Directed Research Evolution and Emergent Scientific Discovery
- Title（参考訳）: サイバー・アカデミック・ケミカル・エンジニアリング(CA-Cheme):自己指導型研究の進化と創発的な科学的発見のための生きたデジタル・タウン
- Authors: Zekun Jiang, Chunming Xu, Tianhang Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,Cyber Academia-Chemical Engineering (CA-ChemE)システムについて述べる。
ドメイン固有の知識ベース、知識強化技術、コラボレーションエージェントを統合することで、システムはインテリジェントなエコシステムの構築に成功した。
本研究では, 化学工学における自律的な科学的発見への道筋として, マルチエージェントアーキテクチャがいかに慎重に設計されているかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8492432542613493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has demonstrated substantial potential in chemical engineering, yet existing AI systems remain limited in interdisciplinary collaboration and exploration of uncharted problems. To address these issues, we present the Cyber Academia-Chemical Engineering (CA-ChemE) system, a living digital town that enables self-directed research evolution and emergent scientific discovery through multi-agent collaboration. By integrating domain-specific knowledge bases, knowledge enhancement technologies, and collaboration agents, the system successfully constructs an intelligent ecosystem capable of deep professional reasoning and efficient interdisciplinary collaboration. Our findings demonstrate that knowledge base-enabled enhancement mechanisms improved dialogue quality scores by 10-15% on average across all seven expert agents, fundamentally ensuring technical judgments are grounded in verifiable scientific evidence. However, we observed a critical bottleneck in cross-domain collaboration efficiency, prompting the introduction of a Collaboration Agent (CA) equipped with ontology engineering capabilities. CA's intervention achieved 8.5% improvements for distant-domain expert pairs compared to only 0.8% for domain-proximate pairs - a 10.6-fold difference - unveiling the "diminished collaborative efficiency caused by knowledge-base gaps" effect. This study demonstrates how carefully designed multi-agent architectures can provide a viable pathway toward autonomous scientific discovery in chemical engineering.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な進歩は、化学工学において大きな可能性を秘めているが、既存のAIシステムは、学際的なコラボレーションと未知の問題の探索に限られている。
これらの課題に対処するため、我々は、多エージェントコラボレーションによる自己指向的な研究の進化と創発的な科学的発見を可能にする、生きたデジタルタウンであるCyber Academia-Chemical Engineering (CA-ChemE)システムを紹介した。
ドメイン固有の知識基盤、知識強化技術、および協調エージェントを統合することにより、システムは、深い専門的推論と効率的な学際的コラボレーションが可能なインテリジェントなエコシステムの構築に成功した。
以上の結果から,知識ベース対応強化機構により,専門家7名中平均10～15%の対話品質が向上し,技術的判断が検証可能な科学的証拠に基礎を置いていることが示唆された。
しかし、我々は、ドメイン間の協調効率において重要なボトルネックを観測し、オントロジー工学能力を備えたコラボレーションエージェント(CA)の導入を促した。
CAの介入により、遠隔ドメインの専門家ペアの8.5%が改善され、ドメインプロキシペアのわずか0.8%が10.6倍の差であり、「知識ベースギャップによって引き起こされる協調効率の低下」が明らかにされた。
本研究では, 化学工学における自律的な科学的発見への道筋として, マルチエージェントアーキテクチャがいかに慎重に設計されているかを示す。
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