論文の概要: PhyNiKCE: A Neurosymbolic Agentic Framework for Autonomous Computational Fluid Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11666v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 07:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.698014
• Title: PhyNiKCE: A Neurosymbolic Agentic Framework for Autonomous Computational Fluid Dynamics
• Title（参考訳）: PhyNiKCE: 自律計算流体力学のためのニューロシンボリックエージェントフレームワーク
• Authors: E Fan, Lisong Shi, Zhengtong Li, Chih-yung Wen,
• Abstract要約: この研究は、信頼できるエンジニアリングのためのニューロシンボリック・エージェント・フレームワークであるPhyNiKCEを紹介している。 標準的なブラックボックスエージェントとは異なり、PhyNiKCEはシンボリック検証からニューラルプランニングを分離する。 このアーキテクチャは、幅広い産業自動化において、信頼できる人工知能のためのスケーラブルで監査可能なパラダイムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deployment of autonomous agents for Computational Fluid Dynamics (CFD), is critically limited by the probabilistic nature of Large Language Models (LLMs), which struggle to enforce the strict conservation laws and numerical stability required for physics-based simulations. Reliance on purely semantic Retrieval Augmented Generation (RAG) often leads to "context poisoning," where agents generate linguistically plausible but physically invalid configurations due to a fundamental Semantic-Physical Disconnect. To bridge this gap, this work introduces PhyNiKCE (Physical and Numerical Knowledgeable Context Engineering), a neurosymbolic agentic framework for trustworthy engineering. Unlike standard black-box agents, PhyNiKCE decouples neural planning from symbolic validation. It employs a Symbolic Knowledge Engine that treats simulation setup as a Constraint Satisfaction Problem, rigidly enforcing physical constraints via a Deterministic RAG Engine with specialized retrieval strategies for solvers, turbulence models, and boundary conditions. Validated through rigorous OpenFOAM experiments on practical, non-tutorial CFD tasks using Gemini-2.5-Pro/Flash, PhyNiKCE demonstrates a 96% relative improvement over state-of-the-art baselines. Furthermore, by replacing trial-and-error with knowledge-driven initialization, the framework reduced autonomous self-correction loops by 59% while simultaneously lowering LLM token consumption by 17%. These results demonstrate that decoupling neural generation from symbolic constraint enforcement significantly enhances robustness and efficiency. While validated on CFD, this architecture offers a scalable, auditable paradigm for Trustworthy Artificial Intelligence in broader industrial automation.
• Abstract（参考訳）: 計算流体力学(CFD)の自律的エージェントの展開は、物理学に基づくシミュレーションに必要な厳密な保存法則と数値安定性の強制に苦慮している大規模言語モデル(LLM)の確率論的性質によって著しく制限されている。 純粋に意味論的検索拡張生成(RAG)の信頼性は、しばしば「コンテキスト中毒(context poisoning)」につながる。 このギャップを埋めるために、この研究はPhyNiKCE(Physical and Numerical Knowledgeable Context Engineering)を導入している。 標準的なブラックボックスエージェントとは異なり、PhyNiKCEはシンボリック検証からニューラルプランニングを分離する。 シンボリック・ナレッジ・エンジンはシミュレーション・セットアップを制約満足度問題として扱い、決定論的RAGエンジンを通じて物理的制約を厳格に強化し、ソルバ、乱流モデル、境界条件の専門的な検索戦略を提供する。 Gemini-2.5-Pro/Flashを使った厳密なOpenFOAM実験により、PhyNiKCEは最先端のベースラインよりも96%の相対的な改善を示した。 さらに,試行錯誤を知識駆動初期化に置き換えることで,自己訂正ループを59%減らし,LLMトークンの消費を17%減らした。 これらの結果から, 神経発生を象徴的拘束力から切り離すことは, 堅牢性と効率を著しく向上させることが示された。 CFDで検証されているが、このアーキテクチャは幅広い産業自動化において、信頼できる人工知能のためのスケーラブルで監査可能なパラダイムを提供する。

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