論文の概要: Neuro-Symbolic Agentic AI for Networked Low-Altitude UAVs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19961v1
- Date: Thu, 17 Sep 2026 09:31:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.203323
- Title: Neuro-Symbolic Agentic AI for Networked Low-Altitude UAVs
- Title（参考訳）: ネットワーク型低高度UAVのためのニューロシンボリックエージェントAI
- Abstract要約: ニューロシンボリックエージェントAI(NSAAI)は、ニューラルネットワーク、シンボリック推論、クローズドループエージェントインタラクションを組み合わせたフレームワークである。
NSAAIは、再利用可能なスキル、エビデンスに基づく意思決定、ネットワーク化されたUAVシステムにおける適応的なミッション実行をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.61796757820659
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Networked low-altitude unmanned aerial vehicles (UAVs) need reliable and adaptive decision-making capabilities to operate under uncertain observations, dynamic environments, and intermittent connectivity, while many existing agentic systems remain limited by hallucination risks, data dependence, and weak generalization. This article investigates neuro-symbolic agentic AI (NSAAI) as a framework for combining neural grounding, symbolic reasoning, and closed-loop agentic interaction to support more reliable and adaptive UAV autonomy. We first examine its capability foundations in data efficiency, compositional generalization, continual learning, and zero-shot transfer, and then develop a reference architecture integrating task and goal management, neuro-symbolic planning, verification and metacognition, skill execution and network interaction, and shared knowledge and memory. An urban fire-inspection case implemented in LAESim illustrates how a UAV can coordinate sensing and cloud access under intermittent connectivity, reuse a verified image-delivery skill, and satisfy explicit evidence conditions before completing the mission. The results illustrate the potential of NSAAI to support reusable skills, evidence-grounded decision-making, and adaptive mission execution in networked UAV systems. We further discuss key research directions in uncertainty-aware reasoning, knowledge and skill expansion, adaptive self-monitoring, and standardized evaluation.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク化された低高度無人航空機(UAV)は、不確実な観測、動的環境、断続的な接続の下で運用するために信頼性が高く適応的な意思決定能力を必要とするが、既存のエージェントシステムの多くは幻覚リスク、データ依存、弱い一般化によって制限されている。
本稿では、より信頼性が高く適応的なUAV自律性をサポートするために、ニューラルネットワーク、シンボリック推論、クローズドループエージェントインタラクションを組み合わせたフレームワークとして、ニューロシンボリックエージェントAI(NSAAI)について検討する。
まず,データ効率,構成一般化,連続学習,ゼロショット転送の能力基盤について検討し,タスクとゴール管理の統合,ニューロシンボリック計画,検証とメタ認知,スキル実行とネットワークインタラクション,知識と記憶の共有といった参照アーキテクチャを開発する。
LAESimで実施された都市火災検査ケースでは、UAVが間欠的接続下でのセンシングとクラウドアクセスを協調し、検証済みの画像配信スキルを再利用し、ミッションが完了する前に明確な証拠条件を満たす方法について説明している。
この結果は、NSAAIが再利用可能なスキル、エビデンスに基づく意思決定、ネットワーク化されたUAVシステムにおける適応的なミッション実行をサポートする可能性を示している。
さらに、不確実性を考慮した推論、知識とスキルの拡大、適応的な自己監視、標準化された評価における重要な研究方向について論じる。
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