論文の概要: A Multi-Agent Human-LLM Collaborative Framework for Closed-Loop Scientific Literature Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01452v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 22:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.09238
• Title: A Multi-Agent Human-LLM Collaborative Framework for Closed-Loop Scientific Literature Summarization
• Title（参考訳）: 閉ループ科学文献要約のための多言語人間-LLM協調フレームワーク
• Authors: Maxwell J. Jacobson, Daniel Xie, Jackson Shen, Adil Wazeer, Haiyan Wang, Xinghang Zhang, Yexiang Xue,
• Abstract要約: 我々は,AI,大規模言語モデル,人間科学者を統合したマルチエージェント・ヒューマン・イン・ザ・ループシステムであるElhuyarを紹介した。 このフレームワークは、論文のフィルタリング、データ抽出、フィッティングモデル、および要約結果のための特別エージェントにタスクを分散し、人間の監視が信頼性を確保する。 抽出されたデータ、視覚化、モデル方程式、テキスト要約を含む構造化されたレポートを生成し、反復的な精査を通じてより深い調査を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.654160505140426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific discovery is slowed by fragmented literature that requires excessive human effort to gather, analyze, and understand. AI tools, including autonomous summarization and question answering, have been developed to aid in understanding scientific literature. However, these tools lack the structured, multi-step approach necessary for extracting deep insights from scientific literature. Large Language Models (LLMs) offer new possibilities for literature analysis, but remain unreliable due to hallucinations and incomplete extraction. We introduce Elhuyar, a multi-agent, human-in-the-loop system that integrates LLMs, structured AI, and human scientists to extract, analyze, and iteratively refine insights from scientific literature. The framework distributes tasks among specialized agents for filtering papers, extracting data, fitting models, and summarizing findings, with human oversight ensuring reliability. The system generates structured reports with extracted data, visualizations, model equations, and text summaries, enabling deeper inquiry through iterative refinement. Deployed in materials science, it analyzed literature on tungsten under helium-ion irradiation, showing experimentally correlated exponential helium bubble growth with irradiation dose and temperature, offering insight for plasma-facing materials (PFMs) in fusion reactors. This demonstrates how AI-assisted literature review can uncover scientific patterns and accelerate discovery.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見は、収集、分析、理解するために過剰な人間の努力を必要とする断片化された文学によって遅くなる。 自律的な要約や質問応答を含むAIツールは、科学文献の理解を支援するために開発されている。 しかし、これらのツールは、科学的文献から深い洞察を抽出するために必要な、構造化された多段階のアプローチを欠いている。 LLM(Large Language Models)は、文学分析の新しい可能性を提供するが、幻覚や不完全抽出のため信頼性が低い。 我々は、LLM、構造化AI、人間科学者を統合し、科学文献からの洞察を抽出し、分析し、反復的に洗練するマルチエージェント・ヒューマン・イン・ザ・ループシステムであるElhuyarを紹介した。 このフレームワークは、論文のフィルタリング、データ抽出、フィッティングモデル、および要約結果のための特別エージェントにタスクを分散し、人間の監視が信頼性を確保する。 このシステムは、抽出されたデータ、可視化、モデル方程式、テキスト要約を含む構造化されたレポートを生成し、反復的精査によるより深い調査を可能にする。 材料科学に展開し、ヘリウムイオン照射下でのタングステンの文献を分析し、照射線量と温度と実験的に相関した指数的なヘリウムバブル成長を示し、核融合炉におけるプラズマ表面物質(PFM)の洞察を提供した。 このことは、AIによる文献レビューが科学的パターンを明らかにし、発見を加速する方法を示している。

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