論文の概要: HARNESS: Human-Agent Risk Navigation and Event Safety System for Proactive Hazard Forecasting in High-Risk DOE Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10810v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 21:22:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.334757
• Title: HARNESS: Human-Agent Risk Navigation and Event Safety System for Proactive Hazard Forecasting in High-Risk DOE Environments
• Title（参考訳）: HARNESS:高リスクDOE環境におけるアクティブハザード予測のためのヒューマンエージェントリスクナビゲーションとイベントセーフティシステム
• Authors: Ran Elgedawy, Sanjay Das, Ethan Seefried, Gavin Wiggins, Ryan Burchfield, Dana Hewit, Sudarshan Srinivasan, Todd Thomas, Prasanna Balaprakash, Tirthankar Ghosal,
• Abstract要約: 本稿では,危険事象の予測と運用リスクの分析を目的とした,モジュール型AIフレームワークを提案する。 HARNESSは大規模言語モデル(LLM)と構造化作業データ、過去のイベント検索、リスク分析を統合している。 ヒューマン・イン・ザ・ループ(Human-in-the-loop)メカニズムにより、サブジェクト・マター・エキスパート(SME)は予測を洗練し、適応的な学習ループを作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1308204502418135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Operational safety at mission-critical work sites is a top priority given the complex and hazardous nature of daily tasks. This paper presents the Human-Agent Risk Navigation and Event Safety System (HARNESS), a modular AI framework designed to forecast hazardous events and analyze operational risks in U.S. Department of Energy (DOE) environments. HARNESS integrates Large Language Models (LLMs) with structured work data, historical event retrieval, and risk analysis to proactively identify potential hazards. A human-in-the-loop mechanism allows subject matter experts (SMEs) to refine predictions, creating an adaptive learning loop that enhances performance over time. By combining SME collaboration with iterative agentic reasoning, HARNESS improves the reliability and efficiency of predictive safety systems. Preliminary deployment shows promising results, with future work focusing on quantitative evaluation of accuracy, SME agreement, and decision latency reduction.
• Abstract（参考訳）: ミッションクリティカルな作業現場での運用安全性は、日常業務の複雑で有害な性質を考えると、最優先事項である。 本稿では,危険事象を予測し,米国エネルギー省(DOE)環境での運用リスクを解析するモジュール型AIフレームワークであるHuman-Agent Risk Navigation and Event Safety System(HARNESS)を提案する。 HARNESSは、LLM(Large Language Models)と構造化作業データ、過去のイベント検索、リスク分析を統合して、潜在的な危険を積極的に特定する。 ヒューマン・イン・ザ・ループ(Human-in-the-loop)メカニズムにより、サブジェクト・マター・エキスパート(SME)は予測を洗練し、時間とともにパフォーマンスを高める適応学習ループを作成する。 SMEコラボレーションと反復的エージェント推論を組み合わせることで、HARNESSは予測安全システムの信頼性と効率を向上させる。 予備的な展開は有望な結果を示し、今後の作業は精度の定量的評価、中小企業合意、意思決定遅延の低減に重点を置いている。

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