論文の概要: Bridging the Gap on AI-Assisted Scientific Software Development Through Transparency and Traceability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17675v1
• Date: Sun, 17 May 2026 22:08:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.39028
• Title: Bridging the Gap on AI-Assisted Scientific Software Development Through Transparency and Traceability
• Title（参考訳）: 透明性とトレーサビリティによるAI支援科学ソフトウェア開発のギャップを埋める
• Authors: Chaitanya Bhave, Pierre-Clément A. Simon, Casey Icenhour, Lin Yang, Cody J. Permann, Daniel Schwen,
• Abstract要約: 研究者はすでに、大規模な言語モデルを使用して、コードを書き、テストケースを生成し、ドキュメントをドラフトしています。 このAIの使用は、科学ソフトウェアの品質に対する体系的なリスクを表している。 本稿では,厳密なソフトウェア品質保証の文脈におけるAI支援コード開発のためのガイダンスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.466942018046944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread adoption of AI-assisted development in scientific software is not a future concern -- it is a present reality. Researchers are already using large language models to write code, generate test cases, and draft documentation, yet this practice remains largely unacknowledged and unguided in formal workflows and published work. This ad hoc, ungoverned use of AI represents a systemic risk to scientific software quality, particularly in safety-relevant modeling and simulation tools subject to strict Software Quality Assurance (SQA), or even Nuclear Quality Assurance Level 1 (NQA-1) standards, for which traceability, independent verification, and documented procedures are paramount. The question facing the scientific software community is, therefore, not whether to permit AI-assisted development, but how to govern it responsibly. This paper proposes guidance for AI-assisted code development in the context of strict software quality assurance. Using TMAP8 -- an open-source tritium migration code for fusion energy -- as a demonstration platform, we propose a structured framework for AI-assisted verification and validation (V&V) case development. V&V case development represents the ideal proving ground for establishing that governance: because validation cases have known solutions, correctness is objectively measurable, errors are identifiable by design, and the artifacts are fully auditable. The proposed guidance, developed based on practical experience described herein, operates within NQA-1 requirements, preserves human accountability, and establishes the disclosure and review standards that responsible AI-assisted scientific software development demands.
• Abstract（参考訳）: 科学ソフトウェアにおけるAI支援開発の普及は、将来の懸念ではなく、現在の現実である。 研究者はすでに大規模な言語モデルを使って、コードを書き、テストケースを生成し、ドキュメントをドラフトしている。 このアドホックなAIの使用は、特に厳格なソフトウェア品質保証(SQA)や、トレーサビリティ、独立した検証、文書化された手続きが最優先される原子力品質保証レベル1(NQA-1)の基準に従う安全関連モデリングおよびシミュレーションツールにおいて、科学ソフトウェアの品質に対する体系的なリスクを表している。 科学ソフトウェアコミュニティが直面している疑問は、AIによる開発を許可するかどうかではなく、どのようにそれを責任を持って統治するかである。 本稿では,厳密なソフトウェア品質保証の文脈におけるAI支援コード開発のためのガイダンスを提案する。 核融合エネルギーのためのオープンソースのトリチウムマイグレーションコードであるTMAP8をデモプラットフォームとして、AIによる検証と検証(V&V)ケース開発のための構造化フレームワークを提案する。 検証ケースには既知の解決策があるため、正確性は客観的に測定可能であり、エラーは設計によって特定可能であり、アーティファクトは完全に監査可能である。 提案したガイダンスは,実践的な経験に基づいて開発され,NQA-1要件の範囲内で運用され,人間の説明責任を保ち,AI支援の科学ソフトウェア開発要求に責任を負う公開とレビューの基準を確立する。

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