論文の概要: Hierarchical Deep Research with Local-Web RAG: Toward Automated System-Level Materials Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18303v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 05:57:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.759883
• Title: Hierarchical Deep Research with Local-Web RAG: Toward Automated System-Level Materials Discovery
• Title（参考訳）: ローカルWebRAGによる階層的深層研究--システムレベル材料発見の自動化に向けて
• Authors: Rui Ding, Rodrigo Pires Ferreira, Yuxin Chen, Junhong Chen,
• Abstract要約: 複雑な材料やデバイス発見問題のための長期的階層的深層研究(DR)エージェント。 我々のフレームワークは、ローカルにデプロイ可能なDRインスタンスをインスタンス化し、ローカル検索拡張生成と大規模言語モデル推論を統合します。 大規模言語モデル (LLM-as-judge) を用いた27のナノマテリアル/デバイストピックに対して, Web 対応5つの最先端モデルを審査員として体系的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.491889842339617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a long-horizon, hierarchical deep research (DR) agent designed for complex materials and device discovery problems that exceed the scope of existing Machine Learning (ML) surrogates and closed-source commercial agents. Our framework instantiates a locally deployable DR instance that integrates local retrieval-augmented generation with large language model reasoners, enhanced by a Deep Tree of Research (DToR) mechanism that adaptively expands and prunes research branches to maximize coverage, depth, and coherence. We systematically evaluate across 27 nanomaterials/device topics using a large language model (LLM)-as-judge rubric with five web-enabled state-of-the-art models as jurors. In addition, we conduct dry-lab validations on five representative tasks, where human experts use domain simulations (e.g., density functional theory, DFT) to verify whether DR-agent proposals are actionable. Results show that our DR agent produces reports with quality comparable to--and often exceeding--those of commercial systems (ChatGPT-5-thinking/o3/o4-mini-high Deep Research) at a substantially lower cost, while enabling on-prem integration with local data and tools.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の機械学習サロゲートやクローズドソースの商用エージェントを超越した,複雑な材料やデバイス発見問題に対する長期的階層的ディープリサーチ(DR)エージェントを提案する。 我々のフレームワークは、ローカルに展開可能なDRインスタンスをインスタンス化し、ローカルな検索拡張生成を大規模言語モデル推論と統合し、DTOR(Deep Tree of Research)メカニズムによって拡張し、研究ブランチを適応的に拡張して、カバー範囲、深さ、コヒーレンスを最大化する。 大規模言語モデル (LLM-as-judge rubric) を用いて27のナノマテリアル/デバイストピックを網羅的に評価した。 さらに,人間専門家がドメインシミュレーション(密度汎関数理論,DFT)を用いてDRエージェントの提案が有効かどうかを検証する5つの代表的なタスクについて,乾式検証を行う。 その結果,我々のDRエージェントは,商用システム(ChatGPT-5-thinking/o3/o4-mini-high Deep Research)に匹敵する品質のレポートを生成すると同時に,ローカルデータやツールとのオンプレミス統合を可能にした。

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