論文の概要: AIVV: Neuro-Symbolic LLM Agent-Integrated Verification and Validation for Trustworthy Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02478v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 19:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.183435
• Title: AIVV: Neuro-Symbolic LLM Agent-Integrated Verification and Validation for Trustworthy Autonomous Systems
• Title（参考訳）: AIVV: 信頼できる自律システムのためのニューロシンボリックLLMエージェント統合検証と検証
• Authors: Jiyong Kwon, Ujin Jeon, Sooji Lee, Guang Lin,
• Abstract要約: Agent-Integrated Verification and Validation (AIVV)は,大規模言語モデル(LLM)を検討外ループとしてデプロイするハイブリッドフレームワークである。 評議会代理人は、あいまいさと真の失敗を意味的に検証することで協調的な検証を行う。 無人水中車両(UUV)の時系列シミュレータの実験では、AIVがHITL V&Vプロセスのデジタル化に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.586256098975453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models excel at detecting anomaly patterns in normal data. However, they do not provide a direct solution for anomaly classification and scalability across diverse control systems, frequently failing to distinguish genuine faults from nuisance faults caused by noise or the control system's large transient response. Consequently, because algorithmic fault validation remains unscalable, full Verification and Validation (V\&V) operations are still managed by Human-in-the-Loop (HITL) analysis, resulting in an unsustainable manual workload. To automate this essential oversight, we propose Agent-Integrated Verification and Validation (AIVV), a hybrid framework that deploys Large Language Models (LLMs) as a deliberative outer loop. Because rigorous system verification strictly depends on accurate validation, AIVV escalates mathematically flagged anomalies to a role-specialized LLM council. The council agents perform collaborative validation by semantically validating nuisance and true failures based on natural-language (NL) requirements to secure a high-fidelity system-verification baseline. Building on this foundation, the council then performs system verification by assessing post-fault responses against NL operational tolerances, ultimately generating actionable V\&V artifacts, such as gain-tuning proposals. Experiments on a time-series simulator for Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) demonstrate that AIVV successfully digitizes the HITL V\&V process, overcoming the limitations of rule-based fault classification and offering a scalable blueprint for LLM-mediated oversight in time-series data domains.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、通常のデータにおける異常パターンの検出に優れる。 しかし、様々な制御系にまたがる異常分類とスケーラビリティの直接的な解決策は提供されず、しばしばノイズや制御系の大きな過渡応答に起因するノイズ障害と真の欠陥を区別することができない。 その結果、アルゴリズムの故障検証は引き続きスケールできないため、完全な検証と検証(V\&V)操作はHuman-in-the-Loop(HITL)分析によって引き続き管理され、持続不可能な手作業の負荷が発生する。 この本質的な監視を自動化するために,大規模言語モデル(LLM)を検討外ループとしてデプロイするハイブリッドフレームワークであるAgent-Integrated Verification and Validation (AIVV)を提案する。 厳密なシステム検証は正確な検証に厳密に依存するため、AIVは数学的にフラグ付けされた異常をロール特化LDMカウンシルにエスカレートする。 高忠実なシステム検証ベースラインを確保するために、自然言語(NL)要求に基づいてニュアンスと真の失敗を意味的に検証し、協調検証を行う。 この基盤の上に構築された委員会は、NLの運用耐性に対するデフォルト後の応答を評価し、最終的にゲインチューニング提案のような実行可能なV\&Vアーティファクトを生成することによって、システム検証を行う。 無人水中車両(UUV)の時系列シミュレータの実験では、AIVがHITL V\&Vプロセスのデジタル化に成功し、規則に基づく故障分類の限界を克服し、時系列データ領域におけるLLMによる監視のためのスケーラブルな青写真を提供することを示した。

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