論文の概要: Can Large Language Models Explain Flight Safety Events? A Prior-Guided Semantic LLM-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18017v1
• Date: Tue, 18 Aug 2026 17:11:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.412375
• Title: Can Large Language Models Explain Flight Safety Events? A Prior-Guided Semantic LLM-based Approach
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは飛行安全事象を説明できるか? : 事前ガイド付きセマンティックLCMに基づくアプローチ
• Abstract要約: 本研究では,飛行安全性解析のためのLLMに基づく先行誘導型セマンティックアプローチであるFlightLLMを提案する。 まず、統計的記述子と物理的に意味のある飛行指標を組み合わせることで、モーダル不整合に対処する機能工学を実行する。 この表現は、抽象的な数値パターンを定性的な記述に変換するセマンティック離散化モジュールによって処理される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.220005377497259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving flight safety with flight data requires not only accurate detection of risk events, but more importantly, clear interpretation of their underlying causes at the level of pilot control behavior. Existing explainable AI techniques, such as feature importance maps, often require considerable domain knowledge to translate them into operationally meaningful explanations. Large Language Models (LLMs), which excel at language reasoning, bring a promising solution to this issue. However, applying LLMs in this domain presents key challenges such as modal inconsistency, limited classification ability, scarcity of task-specific data for fine-tuning, and lack of domain knowledge. To overcome these challenges, we propose FlightLLM, a prior-guided semantic LLM-based approach for interpretable flight safety analysis. Specifically, we first perform feature engineering to address modal inconsistency, combining statistical descriptors with physically meaningful flight indicators. This representation is further processed by a Semantic Discretization module, which converts abstract numerical patterns into qualitative descriptions that are more compatible with language reasoning. In addition, since LLMs are not inherently strong classifiers, CatBoost is incorporated as a statistical expert, and its prediction results are injected into the prompt as prior guidance. A contrastive few-shot learning strategy is further adopted to compensate for limited data. Finally, we design structured prompts to embed aviation-specific knowledge into the inference process. Using hard landing, a representative risk event with complex causal mechanisms, as an anchor point, we evaluate FlightLLM on a dataset of 704 real-world A320 flight samples. Experimental results show that the proposed approach achieves competitive classification performance while generating direct and reasonable explanations for event causes.
• Abstract（参考訳）: 飛行データによる飛行安全性の向上には、リスクイベントの正確な検出だけでなく、パイロット制御行動のレベルにおいて、その根本原因の明確な解釈が必要である。 機能重要度マップのような既存の説明可能なAI技術は、運用上意味のある説明に翻訳するために、かなりのドメイン知識を必要とすることが多い。 言語推論に優れたLarge Language Models (LLMs)は、この問題に有望な解決策をもたらす。 しかし、この領域にLLMを適用することは、モダルの不整合、限られた分類能力、微調整のためのタスク固有のデータの不足、ドメイン知識の欠如といった重要な課題を提起する。 これらの課題を克服するために、我々は、飛行安全性解析のための先導的なLCMに基づくアプローチであるFlightLLMを提案する。 具体的には、まず、統計的記述子と物理的に意味のある飛行指標を組み合わせることで、モーダル不整合に対処する機能工学を実行する。 この表現はセマンティック離散化モジュールによってさらに処理され、抽象的な数値パターンを言語推論とより互換性のある定性的な記述に変換する。 また、LSMは本質的に強力な分類器ではないため、CatBoostは統計専門家として取り入れられ、予測結果が事前のガイダンスとしてプロンプトに注入される。 限られたデータを補うために、対照的な数ショット学習戦略がさらに採用されている。 最後に,航空機固有の知識を推論プロセスに組み込む構造的プロンプトを設計する。 複雑な因果機構を持つ代表的なリスクイベントであるハードランディングをアンカーポイントとして、704個の実世界のA320飛行サンプルのデータセット上でFlightLLMを評価する。 実験結果から,提案手法は事象の原因を直接的・合理的に説明しながら,競合的な分類性能を実現することが示された。

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