論文の概要: TRACE: A Multi-Agent System for Autonomous Physical Reasoning for Seismology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21152v3
- Date: Thu, 26 Mar 2026 01:45:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 13:32:29.864677
- Title: TRACE: A Multi-Agent System for Autonomous Physical Reasoning for Seismology
- Title（参考訳）: TRACE:地震学のための自律的物理推論のためのマルチエージェントシステム
- Authors: Feng Liu, Jian Xu, Xin Cui, Xinghao Wang, Zijie Guo, Jiong Wang, S. Mostafa Mousavi, Xinyu Gu, Hao Chen, Ben Fei, Lihua Fang, Fenghua Ling, Zefeng Li, Lei Bai,
- Abstract要約: TRACE(Trans-perspective Reasoning and Automated Comprehensive Evaluator)は,大規模言語モデル計画と形式的地震学制約を組み合わせたマルチエージェントシステムである。
TRACEはストレスによって引き起こされる遅延トリガーを自律的に同定し、Mw 6.4とMw 7.1の主ショックの間のカスケード相互作用を解消する。
2025年のサントリニ・コロンボ火山噴火では、構造的にガイドされた侵入モデルが特定され、断層流路を経由するエピソード移動と、均質の地殻崩壊で予想される継続的な伝播を区別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.68103613315183
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inferring physical mechanisms that govern earthquake sequences from geophysical observations remains a challenging task, particularly across tectonically distinct environments where similar seismic patterns can reflect different underlying processes. Current seismological processing and interpretation rely heavily on experts' choice of parameters and the synthesis of various seismological products, limiting reproducibility and the formation of generalizable knowledge across settings. Here we present TRACE (Trans-perspective Reasoning and Automated Comprehensive Evaluator), a multi-agent system that combines large language model planning with formal seismological constraints to derive auditable, physically grounded mechanistic inferences from raw observations. Applied to the 2019 Ridgecrest sequence, TRACE autonomously identifies stress-perturbation-induced delayed triggering, resolving the cascading interaction between the Mw 6.4 and Mw 7.1 mainshocks. For the 2025 Santorini-Kolumbo volcanic eruption, the system identifies a structurally guided intrusion model, distinguishing episodic migration via fault channels from the continuous propagation expected in homogeneous crustal failure. By providing a generalizable infrastructure for deriving physical insights from seismic phenomena, TRACE advances the field from expert-dependent analysis toward knowledge-guided autonomous discovery in Earth sciences.
- Abstract（参考訳）: 物理観測から地震列を管理する物理的メカニズムを推測することは、特に類似の地震パターンが異なる基礎過程を反映できるテクトニックな異なる環境において難しい課題である。
現在の地震処理と解釈は、専門家のパラメータの選択と様々な地震生成物の合成に大きく依存している。
本稿では,大規模言語モデルと形式的地震学制約を組み合わせた多エージェントシステムであるTRACE(Trans-perspective Reasoning and Automated Comprehensive Evaluator)について述べる。
2019年のリッジクレスト・シークエンスに適用されたTRACEは、Mw 6.4とMw 7.1のメインショックの間のカスケード相互作用を解消し、ストレス・摂動によって引き起こされる遅延トリガーを自律的に同定する。
2025年のサントリニ・コロンボ火山噴火では、構造的にガイドされた侵入モデルが特定され、断層流路を経由するエピソード移動と、均質の地殻崩壊で予想される継続的な伝播を区別する。
地震現象から物理的洞察を導き出すための一般化可能な基盤を提供することにより、TRACEは専門家に依存した分析から、地球科学における知識に基づく自律的な発見へと分野を前進させる。
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