論文の概要: Principles and Techniques for Agentic Research in Experimental Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17193v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 17:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-18 02:51:04.823605
• Title: Principles and Techniques for Agentic Research in Experimental Physics
• Title（参考訳）: 実験物理学におけるエージェント研究の原理と技術
• Abstract要約: 実験物理学における協調AIエージェントに対する10の要件について概説する。 我々は、エージェントが人間の研究者の専門知識を置き換えるのではなく、増幅する協力者として振る舞う、人間中心のアプローチを取る。 実験物理学における6つのケーススタディを通して、このような研究の可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of artificial intelligence (AI) in physics research is increasingly common, yet few guidelines exist for its effective use. Starting with a principles-based approach, we outline a set of ten requirements for collaborative AI agents in experimental physics, spanning scientific norms, effective agent use, and domain expertise. We take a human-centered approach in which agents act as collaborators that amplify rather than replace the expertise of a human researcher (user) who directs the work and is responsible for its results. We then present a framework designed to enforce these requirements, detailing methods for improving off-the-shelf behavior of large language models (LLMs) with custom scaffolding and describing general-purpose scientific workflows and skills. In particular, we highlight the power of closed-loop campaigns where agents work iteratively toward a well-defined goal. We demonstrate the potential of this mode of research through six case studies in experimental physics, covering device design, hardware control, neural network optimization, physical model identification, and data analysis. All six case studies result in useful work products that add utility to our research, including a neural network architecture and solid-state quantum defect photodynamic model that substantially outperform our published work; a microwave waveguide design that extends a published design concept to a fabrication-ready device meeting our experimental constraints; a quantum control pulse sequence candidate that improves simulated performance by more than an order of magnitude; commissioning of an NMR spectrometer to $\sim$1~Hz frequency precision on live hardware; and finally a data-fitting pipeline that achieves, to our knowledge, the first reconstruction of the Ising microstate of an artificial spin-ice array from diffraction-limited magnetic imaging.
• Abstract（参考訳）: 物理学研究における人工知能(AI)の利用はますます一般的になっているが、その有効利用に関するガイドラインはほとんど存在しない。 原則に基づくアプローチから始めて、実験物理学における協調AIエージェントに対する10の要件を概説する。 我々は、エージェントが仕事を指揮し、その成果に責任を持つ人間研究者(ユーザ)の専門知識を置き換えるのではなく、増幅する協力者として振る舞う、人間中心のアプローチを取る。 そこで我々は,これらの要求を強制するために設計されたフレームワークを提案し,大規模言語モデル(LLM)の既製の振る舞いを改善する手法を,独自の足場で記述し,汎用的な科学的ワークフローとスキルを記述する。 特に、エージェントが適切に定義された目標に向けて反復的に働くクローズドループキャンペーンのパワーを強調します。 実験物理学、デバイス設計、ハードウェア制御、ニューラルネットワーク最適化、物理モデル同定、データ解析の6つのケーススタディを通じて、この研究の可能性を実証する。 これら6つのケーススタディはいずれも,ニューラルネットワークアーキテクチャやソリッドステート量子欠陥光力学モデルなど,我々の研究に有用性を付加する有用な製品として,公開されている設計概念を,我々の実験的な制約を満たす製造可能なデバイスに拡張するマイクロ波導波管設計,シミュレーション性能を1桁以上向上する量子制御パルスシーケンス候補,NMRスペクトロメータをライブハードウェア上での周波数精度$\sim$1~Hzに見積もる,そして私たちの知る限り,人工スピンレンズアレイのIsingマイクロステートを回折制限磁気イメージングから初めて再構築するデータ適合パイプラインなどを実現している。

関連論文リスト

• A Comprehensive Review of Large Language Models for Nanophotonics: From Surrogate Modeling to Autonomous Design [14.603456638289336]
  このレビューでは、Large Language Modelsが、数値ナノフォトニクス設計にセマンティックインターフェース、コード生成、ツールオーケストレーションをどのように追加しているかを調査します。 まず,従来のニューラルネットワークからトランスフォーマーモデルへの展開とそのナノフォトニクス設計への応用について概説する。 次に、ナノフォトニクスにおけるLCM関連手法の出現を概観し、構造スペクトルマッピングを言語タスクとして扱うシュロゲートモデルと、コードを生成するために実証されたエージェントシステム、選択されたシミュレーションステップのオーケストレーション、クローズドループ最適化のサポートの2つの運用モードに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-18T19:57:16Z)
• NeuroWeaver: An Autonomous Evolutionary Agent for Exploring the Programmatic Space of EEG Analysis Pipelines [11.51370622964103]
  我々は、多様なEEGデータセットとタスクをまたいだ一般化を意図した、統合された自律進化エージェントであるNeuroWeaverを提案する。 NeuroWeaverは、最先端のタスク固有のメソッドを一貫して上回り、大規模ファンデーションモデルに匹敵するパフォーマンスを実現する軽量ソリューションを合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T21:26:43Z)
• GRACE: an Agentic AI for Particle Physics Experiment Design and Simulation [0.0]
  GRACEは、高エネルギー・核物理学における自律的な実験設計のためのシミュレーションネイティブエージェントである。 第一原理モンテカルロ法による設計変更を自律的に探索する。 それは、繰り返しシミュレーション、物理動機付きユーティリティ機能、予算対応エスカレーションを通じて、候補設計を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T01:12:55Z)
• Machine-Learning-Assisted Photonic Device Development: A Multiscale Approach from Theory to Characterization [80.82828320306464]
  フォトニックデバイス開発(PDD)は、様々な波長、スケール、アプリケーションにまたがる光を制御する新しいデバイスの設計と実装において大きな成功を収めた。 PDDは、設計パラメータからデバイス動作を導出する、デバイス性能をシミュレーションする、最適なデバイスを製造する、デバイス性能を測定する、という5段階の反復的プロセスである。 PDDは、大規模な最適化の展望、構造的または光学的特徴の不確実性、堅牢な製造プロセスの実装の困難に悩まされている。 本稿では,機械学習支援型PDDの実現に向けて,これらの手法の総合的な展望を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T23:32:54Z)
• Neural Operators for Accelerating Scientific Simulations and Design [85.89660065887956]
  Neural Operatorsとして知られるAIフレームワークは、継続的ドメインで定義された関数間のマッピングを学習するための原則的なフレームワークを提供する。 ニューラルオペレータは、計算流体力学、天気予報、物質モデリングなど、多くのアプリケーションで既存のシミュレータを拡張または置き換えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T00:12:07Z)
• FAIR AI Models in High Energy Physics [16.744801048170732]
  実験高エネルギー物理学におけるAIモデルに対するFAIR原則の実践的定義を提案する。 これらの原則を適用するためのテンプレートについて説明する。 本稿では,このFAIR AIモデルの堅牢性,ハードウェアアーキテクチャとソフトウェアフレームワーク間のポータビリティ,解釈可能性について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T19:00:18Z)
• Complete CVDL Methodology for Investigating Hydrodynamic Instabilities [0.49873153106566565]
  流体力学において、最も重要な研究分野の1つは流体力学の不安定性と異なる流れ状態におけるその進化である。 現在、そのような現象、すなわち分析モデル、実験、シミュレーションを理解するために3つの主要な手法が使用されている。 我々は、この研究の大部分が、Deep Learning(CVDL、Deep Computer-Vision)の分野における最近の画期的な進歩を用いて、分析されるべきであると主張している。 具体的には、最も代表的な不安定性であるRayleigh-Taylorの研究に焦点をあて、その振る舞いをシミュレートし、オープンソースの状態を作り出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T13:52:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。