論文の概要: From Perception to Autonomous Computational Modeling: A Multi-Agent Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06788v2
• Date: Sun, 12 Apr 2026 13:27:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 14:47:45.611962
• Title: From Perception to Autonomous Computational Modeling: A Multi-Agent Approach
• Title（参考訳）: 知覚から自律計算モデリングへ:マルチエージェントアプローチ
• Abstract要約: 本稿では,協調型大言語モデル(LLM)エージェントが完全計算力学ワークフローを自律的に実行する,解法に依存しないフレームワークを提案する。 エージェントは、パイプライン層間の条件付きイテレーションを導入する品質ゲートを備えた共有コンテキスト空間上の条件付き演算子として形式化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a solver-agnostic framework in which coordinated large language model (LLM) agents autonomously execute the complete computational mechanics workflow, from perceptual data of an engineering component through geometry extraction, material inference, discretisation, solver execution, uncertainty quantification, and code-compliant assessment, to an engineering report with actionable recommendations. Agents are formalised as conditioned operators on a shared context space with quality gates that introduce conditional iteration between pipeline layers. We introduce a mathematical framework for extracting engineering information from perceptual data under uncertainty using interval bounds, probability densities, and fuzzy membership functions, and introduce task-dependent conservatism to resolve the ambiguity of what `conservative' means when different limit states are governed by opposing parameter trends. The framework is demonstrated through a finite element analysis pipeline applied to a photograph of a steel L-bracket, producing a 171,504-node tetrahedral mesh, seven analyses across three boundary condition hypotheses, and a code-compliant assessment revealing structural failure with a quantified redesign. All results are presented as generated in the first autonomous iteration without manual correction, reinforcing that a professional engineer must review and sign off on any such analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,協調型大規模言語モデル(LLM)エージェントが,幾何学的抽出,材料推論,離散化,ソルバ実行,不確実性定量化,コード準拠性評価を通じて,工学的コンポーネントの知覚データから,自律的に完全な計算力学ワークフローを実行する,問題解決型フレームワークを提案する。 エージェントは、パイプライン層間の条件付きイテレーションを導入する品質ゲートを備えた共有コンテキスト空間上の条件付き演算子として形式化される。 本研究では,間隔境界,確率密度,ファジィメンバシップ関数を用いた不確実性の下での知覚データから工学的情報を抽出する数学的枠組みを導入するとともに,異なる制限状態が反対のパラメータ傾向によって支配される場合の「保守的」とは何かという曖昧さを解決するためにタスク依存の保守性を導入する。 このフレームワークは、鋼Lブラケットの写真に印加された有限要素解析パイプラインを用いて、171,504ノードの四面体メッシュを生成し、境界条件仮説の7つの解析と、定量化された再設計による構造的欠陥を明らかにするコードコンプライアンスアセスメントによって実証される。 すべての結果は、手動で修正することなく最初の自動イテレーションで生成され、プロのエンジニアがこのような分析をレビューし、サインオフする必要があることを強調します。

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