論文の概要: Eigenius: A Typed Knowledge-Graph DBMS with Epistemic Stratification and Institution-Mediated Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04457v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 05:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.728839
• Title: Eigenius: A Typed Knowledge-Graph DBMS with Epistemic Stratification and Institution-Mediated Reasoning
• Title（参考訳）: Eigenius: 先天的階層化と機関媒介推論を備えた型知識グラフDBMS
• Authors: Hans-Martin Will, Allen L. Brown, Matthew Fuchs,
• Abstract要約: Eigeniusは、単一の前提に基づいて構築された知識グラフである。 これは、データ証明をサブシステムの境界を越えて再構成された特性ではなく、構造的不変量に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As "AI Scientists" emerge to drive research via the Model Context Protocol (MCP), systems relying on ephemeral scripts will fail. The sheer scale of stateful, interconnected evidence requires a machine-walkable warranty grounded in a purpose-built database architecture. Eigenius is an open-source, typed knowledge-graph DBMS built on a single premise: answering the audit question ("what do you know, and what is your warranty?") requires a unified kernel. By tightly coupling the type system, storage engine, and integration protocol, Eigenius turns data provenance into a structural invariant rather than a property reconstructed across subsystem boundaries. The kernel rests on three pillars: a dependent type theory woven through the core, institutions acting as strongly typed integration boundaries, and a content-addressed immutable storage layer. On this foundation, epistemic status (declared/observed/derived/verified) is enforced as a strict commit-time invariant. Cross-system translations (comorphisms) are checked at commit and materialized directly into the graph as durable, first-class resources. To eliminate O(N^2) polystore bottlenecks, shared on-chain intermediate representations (IRs) collapse multi-system translations to identity. Crucially, this architecture unifies both domains of scientific epistemology: it relies on justification logic for empirical science, while embedding a fast, in-process term checker to safely evaluate formal mathematical proofs (via Lean 4) without IPC overhead. In an end-to-end recomputation of a published Nature study from fragile scripts to a materialized evidence graph, all 52 derived conclusions hold from pinned data, surfacing four machine-checked discrepancies in the original study.
• Abstract（参考訳）: モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて研究を進める"AIサイエンティスト"が出現するにつれ、短命なスクリプトに依存するシステムは失敗する。 ステートフルで相互接続された証拠の規模は、目的に構築されたデータベースアーキテクチャを基盤とした、マシンウォーカブルな保証を必要とする。 Eigeniusは、単一の前提に基づいて構築されたオープンソースの型付きナレッジグラフDBMSである。 型システム、ストレージエンジン、統合プロトコルを密結合することにより、Eigeniusは、サブシステムの境界を越えて再構成されたプロパティではなく、構造的不変性に変換する。 カーネルは、コアを通して織られた依存型理論、強く型付けされた統合境界として機能する機関、コンテンツ適応不変ストレージ層という3つの柱に依存している。 この基盤では、厳格なコミットタイム不変量として、てんかん状態(宣言/保存/派生/検証)が強制される。 システム間の変換(コモルフィズム)はコミット時にチェックされ、永続的でファーストクラスのリソースとして直接グラフに実体化される。 O(N^2)ポリストアのボトルネックを取り除くため、共有オンチェーン中間表現(IR)は同一性へのマルチシステム変換を崩壊させる。 重要なことに、このアーキテクチャは科学認識学の両領域を統一する: IPCオーバーヘッドを伴わずに(Lean 4 を通じて)形式的な数学的証明を安全に評価するために、高速なプロセス内チェッカーを組み込む一方で、経験科学の正当化ロジックに依存している。 脆弱なスクリプトから物質化されたエビデンスグラフへのNature Researchのエンドツーエンドの計算では、52の導出した結論はすべてピン付きデータから保持され、元の研究ではマシンチェックされた4つの不一致を克服した。

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