論文の概要: An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10584v1
• Date: Mon, 11 May 2026 13:58:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.866394
• Title: An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era
• Title（参考訳）: マルチメーカ時代の重力波対応のためのエージェント・フレームワーク
• Authors: Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントフレームワークGW-Eyesを開発した。 GW-Eyesはドメイン固有のツールを初めて統合し、GWと候補EMイベントの関連タスクを自律的に実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.122019046738824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the detection of gravitational waves (GWs), multi-messenger astronomy has opened a new window for advancing our understanding of astrophysics, dense matter, gravitation, and cosmology. The GW sources detected to date are from mergers of compact object binaries, which possess the potential to generate detectable electromagnetic (EM) counterparts. Searching for associations between GW signals and their EM counterparts is an essential step toward enabling subsequent multi-messenger studies. In the era of next-generation GW and EM detectors, the rapid increase in the number of events brings not only unprecedented scientific opportunities, but also substantial challenges to the existing data analysis paradigm. To help address these challenges, we develop GW-Eyes, an agentic framework powered by large language models (LLMs). For the first time, GW-Eyes integrates domain-specific tools and autonomously performs counterpart association tasks between GW and candidate EM events. It supports natural language interaction to assist human experts with auxiliary tasks such as catalog management, skymap visualization, and rapid verification. Our framework leverages the complex decision-making capabilities of LLMs and their traceable reasoning processes, offering a new perspective to the multi-messenger astronomy.
• Abstract（参考訳）: 重力波(GW)の検出により、宇宙物理学、高密度物質、重力、宇宙論の理解を深めるための新しい窓が開かれた。 これまでに検出されたGW源は、検出可能な電磁(EM)を発生させるポテンシャルを持つコンパクトなオブジェクトバイナリの合併によるものである。 GW信号とそのEM信号の関連を探索することは、その後のマルチメーソン研究を可能にするための重要なステップである。 次世代のGWおよびEM検出器の時代には、イベントの急増は前例のない科学的機会だけでなく、既存のデータ分析パラダイムにも大きな課題をもたらしている。 これらの課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントフレームワークであるGW-Eyesを開発した。 GW-Eyesはドメイン固有のツールを初めて統合し、GWと候補EMイベントの関連タスクを自律的に実行する。 自然言語による対話をサポートし、カタログ管理、スカイマップの可視化、迅速な検証などの補助的なタスクで人間の専門家を支援する。 本フレームワークは,LLMの複雑な意思決定能力と追跡可能な推論プロセスを活用し,マルチメーカ天文学への新たな視点を提供する。

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