論文の概要: PROMETHEUS: Automating Deep Causal Research Integrating Text, Data and Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12835v1
• Date: Wed, 13 May 2026 00:08:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.733868
• Title: PROMETHEUS: Automating Deep Causal Research Integrating Text, Data and Models
• Title（参考訳）: PROMETHEUS:テキスト・データ・モデルの統合による深層因果研究の自動化
• Authors: Sridhar Mahadevan,
• Abstract要約: PROMETHEUSは、検索した文献、書類、レビュー、レポート、エージェントトレース、ソースデータ、コード、シミュレーション、科学モデルを因果アトラスに変換するフレームワークである。 各地域は、因果エピソード、構造化されたクレームテーブル、予測テスト、サポート統計、証明を含む。 結果として得られるトポス世界モデルは、単一の普遍グラフではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3295383263113112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models can extract local causal claims from text, but those claims become more useful when organized as persistent, navigable world models rather than as flat summaries. We introduce PROMETHEUS, a framework that turns retrieved literature, filings, reviews, reports, agent traces, source data, code, simulations, and scientific models into causal atlases: sheaf-like families of local causal predictive-state models over an explicit cover of a research substrate. Each local region contains causal episodes, structured claim tables, predictive tests, support statistics, and provenance; restriction maps compare overlapping regions; gluing diagnostics expose agreement, drift, contradiction, and underdetermination. The resulting Topos World Model is not a single universal graph. It is a research instrument for navigating what a corpus says, where it says it, how strongly it is supported, and where local claims fail to assemble into a coherent global view. Three literature-atlas case studies -- ocean-temperature impacts on marine populations, GLP-1 weight-loss evidence, and resveratrol/red-wine health-benefit claims -- illustrate deep causal research from text with explicit locality, evidence, persistent state, and gluing tension. Four grounded-counterfactual case studies -- a Nature Climate Change microplastics forcing paper, an Indus Valley hydrology paper with VIC-derived figure data and model code, the canonical Sachs protein-signaling study with single-cell perturbation data, and a Nature singing-mouse study with MAPseq projection matrices -- show a stronger mode: when a paper ships source data, simulation outputs, or code, PROMETHEUS can evaluate a counterfactual against that scientific substrate and then rebuild the sheaf world model around the
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルはテキストから局所的な因果的主張を抽出することができるが、それらの主張は平らな要約としてではなく、永続的でナビゲート可能な世界モデルとして組織化されるときにより有用になる。 ProMETHEUSは,検索した文献,書類,レビュー,レポート,エージェントトレース,コード,シミュレーション,科学的モデルを因果アトラスに変換するフレームワークである。 各地域は、因果エピソード、構造化されたクレームテーブル、予測テスト、サポート統計、証明を含む。 結果として得られるトポス世界モデルは、単一の普遍グラフではない。 コーパスが何を言っているか、どのくらい強く支持されているか、そして現地の主張が一貫性のあるグローバルな視点に組み立てられていないかをナビゲートするための研究機器である。 海洋環境に対する海洋温度の影響、GLP-1体重の証拠、レスベラトロールと赤ワインの健康問題に関する3つのケーススタディは、明確な地域性、証拠、永続的な状態、緊張感のあるテキストからの深い因果研究を描いている。 基礎となる4つのケーススタディ -- 自然気候変化マイクロプラスチック強制紙、VIC由来の図形データとモデルコードを持つインダスバレー水文学論文、単一セル摂動データを用いたカノニカルサックスタンパク質シグナリング研究、MAPseqプロジェクション行列を用いたナチュラル歌唱マウス研究 -- は、より強力なモードを示す。

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