論文の概要: Correct-by-Construction G-Code Generation: A Neuro-Symbolic Approach via Separation Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10568v3
• Date: Wed, 20 May 2026 02:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 14:55:43.998741
• Title: Correct-by-Construction G-Code Generation: A Neuro-Symbolic Approach via Separation Logic
• Title（参考訳）: 正しい構成Gコード生成:分離論理によるニューロシンボリックアプローチ
• Authors: Yeonseok Lee,
• Abstract要約: 本稿では,GLLM法の神経生成能力を分離論理証明器による形式的検証と統合することを目的とした,G符号生成のためのニューラルシンボリックフレームワークを提案する。 最終的にこの研究は、人間の監督の必要性を減らし、より安全で確実な自動製造を実現する自己修正システムを開発することを目指している。
• 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 proposes a neuro-symbolic framework for G-code generation that seeks to integrate the neural generative capabilities of the GLLM method (Abdelaal et al., 2025) with formal verification via a Separation Logic (SL) prover. To establish a reliable physical baseline, the framework extracts deterministic boundary representations from 3D CAD models (STEP files) using the OpenCASCADE framework. This extracted geometric data supports a two-component architecture: the LLM serves as an initial code generator, while the SL Prover, utilizing a Spatial Heap model, evaluates the output. By conceptualizing physical collisions as logical Spatial Data Races -- violations of the separating conjunction in SL -- our framework translates proof failures into structured mathematical feedback. These failures are condensed into bounding boxes that serve as directives for the LLM's iterative self-correction. Ultimately, this work aims to develop a self-correcting system that reduces the need for human supervision, leading to safer and verified autonomous manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GLLM法(Abdelaal et al , 2025)の神経生成能力と分離論理(SL)証明器による形式的検証を統合することを目的とした,G符号生成のためのニューロシンボリックフレームワークを提案する。 信頼性の高い物理ベースラインを確立するために,OpenCASCADEフレームワークを用いて3次元CADモデル(STEPファイル)から決定論的境界表現を抽出する。 LLMは初期コードジェネレータとして機能し、SL Proverは空間ヒープモデルを利用して出力を評価する。 物理的衝突を論理的空間データレースとして概念化し、SLの分離接続に違反することで、我々のフレームワークは証明失敗を構造化された数学的フィードバックに変換する。 これらの故障は LLM の反復自己補正の指示となる有界箱に凝縮される。 最終的にこの研究は、人間の監督の必要性を減らし、より安全で確実な自動製造を実現する自己修正システムを開発することを目指している。

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