論文の概要: Verifiable abstention makes AI leak diagnosis accountable in water distribution networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18836v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 11:54:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.395811
- Title: Verifiable abstention makes AI leak diagnosis accountable in water distribution networks
- Title（参考訳）: 水道ネットワークにおけるAIリーク診断の検証
- Abstract要約: 我々は、リークローカライゼーションを、確実な棄却の下での意思決定として再放送する。
32%の強制ベースラインが96%の意思決定精度となる。
アカウンタブルな棄権は、自律的な水インフラ運営への防御可能なルートを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.71592359614138
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Utilities lose a substantial share of treated water to leakage, yet rarely trust artificial-intelligence localizers to dispatch crews: guessing everywhere cannot justify excavation. The gap is accountability, not accuracy: no method proves when it should not act. Here we recast leak localization as decision-making under verifiable abstention. A physics-grounded executor agent falsifies hypotheses (leak, demand, sensor, valve) against a digital twin; an independent supervisor agent, with a large-language-model (LLM) auditor, checks evidence against a code-verifiable contract, then certifies a dispatch, requests evidence or abstains. Under field-grade noise, a 32% forced baseline becomes 96% decision precision on acted events. On an independently generated benchmark it acts on only 4 of 33 leaks, all correct. A 194-event register of audited real leak locations with twin-simulated pressures and flows yields five excavation dispatches, three correct, and 44% survey recovery at full district precision. Accountable abstention offers a defensible route to autonomous water-infrastructure operation.
- Abstract（参考訳）: 公益事業は水処理のかなりの部分を失うが、乗組員を派遣する人工知能ローカライザーを信頼することは滅多にない。
ギャップは説明責任であり、正確性ではない。
ここでは、リークローカライゼーションを、確実な棄却の下での意思決定として再放送する。
物理地上の執行エージェントは、デジタル双生児に対する仮説(漏れ、需要、センサ、バルブ)を偽装し、独立監督エージェントは、大言語モデル(LLM)監査官と共に、コード検証契約に対する証拠を確認し、送達を認証し、証拠を要求または棄権する。
フィールドグレードノイズの下では、32%の強制ベースラインが96%の意思決定精度となる。
独立に生成されたベンチマークでは、33のリークのうち4つしか動作しない。
二つの模擬圧力と流量で監査された実際の漏洩箇所の194件のレジスターは、全地区の精度で5件の発掘、正しい3件、調査の44%を回収する。
アカウンタブルな棄権は、自律的な水インフラ運営への防御可能なルートを提供する。
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