論文の概要: A Retrieval-Augmented Language Assistant for Unmanned Aircraft Safety Assessment and Regulatory Compliance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09999v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 08:13:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.546812
- Title: A Retrieval-Augmented Language Assistant for Unmanned Aircraft Safety Assessment and Regulatory Compliance
- Title（参考訳）: 無人航空機の安全性評価と規制コンプライアンスのための検索言語アシスタント
- Authors: Gabriele Immordino, Andrea Vaiuso, Marcello Righi,
- Abstract要約: 本稿では,無人航空機システムにおける安全評価,認証活動,規制コンプライアンスを支援する検索ベースアシスタントの設計と検証について述べる。
提案手法は、権威的な規制ソースのみに依存する制御されたテキストベースのアーキテクチャを使用する。
システムレベルの制御は、生成モデルの一般的な障害モードに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the design and validation of a retrieval-based assistant that supports safety assessment, certification activities, and regulatory compliance for unmanned aircraft systems. The work is motivated by the growing complexity of drone operations and the increasing effort required by applicants and aviation authorities to apply established assessment frameworks, including the Specific Operations Risk Assessment and the Pre-defined Risk Assessment, in a consistent and efficient manner. The proposed approach uses a controlled text-based architecture that relies exclusively on authoritative regulatory sources. To enable traceable and auditable outputs, the assistant grounds each response in retrieved passages and enforces citation-driven generation. System-level controls address common failure modes of generative models, including fabricated statements, unsupported inferences, and unclear provenance, by separating evidence storage from language generation and by adopting conservative behavior when supporting documentation is insufficient. The assistant is intentionally limited to decision support; it does not replace expert judgment and it does not make autonomous determinations. Instead, it accelerates context-specific information retrieval and synthesis to improve document preparation and review while preserving human responsibility for critical conclusions. The architecture is implemented using established open-source components, and key choices in retrieval strategy, interaction constraints, and response policies are evaluated for suitability in safety-sensitive regulatory environments. The paper provides technical and operational guidance for integrating retrieval-based assistants into aviation oversight workflows while maintaining accountability, traceability, and regulatory compliance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機システムにおける安全評価,認証活動,規制コンプライアンスを支援する検索ベースアシスタントの設計と検証について述べる。
この作業は、ドローン運用の複雑さの増大と、特定の作戦リスクアセスメントや事前定義されたリスクアセスメントを含む確立したアセスメントフレームワークを一貫性と効率的な方法で適用するために、申請者や航空当局が要求する努力の増加によって動機付けられている。
提案手法は、権威的な規制ソースのみに依存する制御されたテキストベースのアーキテクチャを使用する。
トレーサブルで監査可能な出力を可能にするために、アシスタントは、検索された通路に各応答を接地し、引用駆動生成を強制する。
システムレベルの制御は、言語生成からエビデンスストレージを分離し、ドキュメンテーションをサポートするのに不十分な保守的な振る舞いを採用することによって、生成モデルの一般的な失敗モードに対処する。
アシスタントは意図的に意思決定支援に制限されており、専門家の判断に取って代わらず、自律的な判断もしない。
代わりに、コンテキスト固有の情報検索と合成を加速し、批判的な結論に対する人間の責任を保ちながら、文書の準備とレビューを改善する。
アーキテクチャは、確立されたオープンソースコンポーネントを使用して実装され、安全に配慮した規制環境において、検索戦略、インタラクション制約、レスポンスポリシーにおける重要な選択が適合性に対して評価される。
本論文は,検索型アシスタントを航空監視ワークフローに統合し,説明責任,トレーサビリティ,規制コンプライアンスを維持するための技術的かつ運用的なガイダンスを提供する。
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