Research and Prototyping Study of an LLM-Based Chatbot for Electromagnetic Simulations
この論文は、Google Gemini 2.0 Flash を活用したチャットボットと Python による自動化ワークフローを開発し、Gmsh と GetDP を用いて電磁場シミュレーションモデルの構築から求解、および結果の要約までを自動化することで、シミュレーション設定に要する時間を削減する手法を提案しています。
💻 Category
cs.CE
63 件の論文
Two Teachers Better Than One: Hardware-Physics Co-Guided Distributed Scientific Machine Learning
本論文は、広域センシングやリアルタイム処理における通信コストと物理法則の矛盾を解決するため、エッジデバイスでの軽量エンコーディングと物理意識デコーディングを組み合わせ、FWI タスクにおいて通信遅延を 8.9 倍、エネルギー消費を 33.8 倍削減しつつ、多くのケースで再構成精度を向上させる分散 SciML フレームワーク「EPIC」を提案するものである。
ToolRosetta: Bridging Open-Source Repositories and Large Language Model Agents through Automated Tool Standardization
本論文は、大規模言語モデルエージェントがオープンソースのコードリポジトリを自動的に標準化された実行可能ツールに変換し、人間の介入を最小限に抑えて安全にタスクを完了させるための統合フレームワーク「ToolRosetta」を提案するものである。
First Steps towards Categorical Algebraic Artificial Chemistry
この論文は、人工生命の分野における Fontana と Buss の計算モデル「AlChemy」を一般化し、圏論を用いて代数的人工化学の相互作用コンポーネントに動的な性質を与える関数を構築し、代数と力学の側面を結びつける枠組みを提案するものである。
A Regularized Ensemble Kalman Filter for Stochastic Phase Field Models of Brittle Fracture
この論文は、センサーからの観測データを用いて破壊モデルの状態（変位と位相場）をベイズ推論により更新する正則化されたアンサンブルカルマンフィルタ手法を提案し、その有効性を数値例で示すものである。
Deblurring structural edges in variable thickness topology optimization via density-gradient-informed projection
本論文は、変厚トポロジー最適化における製造困難な低厚さ領域の抑制と、構造エッジのぼやけを密度勾配情報に基づく投影法（DGI 投影）によって実質的なコンプライアンス低下なしに解消する手法を提案しています。
Online Dispatching and Routing for Automated Guided Vehicles in Pickup and Delivery Systems on Loop-Based Graphs
この論文は、ループベースのグラフにおける自動搬送車（AGV）のオンライン配送・経路計画問題に対して、任意の容量と順序付けられたジョブに対応する新しいループベースアルゴリズムを提案し、理論的および実世界の事例を用いた実験により、既存の手法と比較して同等以上の解をより短時間で得られることを実証しています。
Explainable Heterogeneous Anomaly Detection in Financial Networks via Adaptive Expert Routing
この論文は、市場環境に応じてグラフ構造を適応的に変化させ、価格ショックや流動性凍結など 4 つの異なる異常メカニズムを専門家のネットワークで分解・解釈可能にする新たなフレームワークを提案し、金融ネットワークにおける異常検知の精度と説明可能性を大幅に向上させることを示しています。
A Taxonomy of Numerical Differentiation Methods
この論文は、科学技術分野におけるノイズを含むデータからの微分計算を目的として、多様な数値微分手法の理論と選択基準を体系的に整理し、対応するオープンソース Python パッケージ「PyNumDiff」を提供する実践的なガイドを提示しています。
Bitcoin Price Prediction using Machine Learning and Combinatorial Fusion Analysis
この論文は、ランクとスコアの組み合わせおよび認知的多様性を活用した「組合せ融合分析（CFA）」という新しいモデル融合手法をビットコイン価格予測に応用し、MAPE 0.19% という優れた性能で既存の個別モデルや他の予測手法を上回る結果を示したことを報告しています。
Impact of LLMs news Sentiment Analysis on Stock Price Movement Prediction
本論文は、DeBERTa、RoBERTa、FinBERT の 3 つの LLM を用いたニュース感情分析と株価予測モデルを統合評価し、DeBERTa が単独で 75% の精度を達成し、3 モデルのアンサンブルでは 80% まで向上すること、および感情分析特徴量が LSTM や PatchTST などの予測モデルにわずかながら有益であることを示しています。
HarmonyCell: Automating Single-Cell Perturbation Modeling under Semantic and Distribution Shifts
本論文は、メタデータの意味的異質性と統計的分布シフトという二重の課題を、LLM 駆動のセマンティック統一化と階層的行動空間における適応的モンテカルロ木探索によるアーキテクチャ合成という二つの専用メカニズムで解決し、人手を介さずに単一細胞干渉実験の自動モデル構築を実現する「HarmonyCell」というエンドツーエンドのエージェントフレームワークを提案するものである。
Prediction of Steady-State Flow through Porous Media Using Machine Learning Models
本研究は、多孔質媒体内の定常流れの予測において、従来の CFD に比べて最大 1000 倍の高速化を実現し、メッシュ不変性や物理情報損失関数の導入によりトポロジー最適化に極めて適した Fourier Neural Operator (FNO) が、AE や U-Net よりも優れた精度を示すことを明らかにしています。
Physics-Consistent Neural Networks for Learning Deformation and Director Fields in Microstructured Media with Loss-Based Validation Criteria
この論文は、コシラ弾性理論に基づく微細構造媒体の力学挙動を解析するため、変形とディレクター場を独立に表現しフレーム不変性を満たす物理整合性ニューラルネットワークを開発し、準凸性やレジェンドル・ハダマード不等式などの安定性条件を損失関数として組み込むことで、エネルギー最小化解の物理的妥当性を検証する新しい計算手法を提案している。
Full-Scale GPU-Accelerated Transient EM-Thermal-Mechanical Co-Simulation for Early-Stage Design of Advanced Packages
本論文は、従来の定常近似や均質化モデルでは捉えきれない過渡的な熱・機械的応力現象を解明し、早期設計段階で高信頼性のシミュレーションを可能にする GPU 加速型過渡電磁熱・機械連成ソルバーを提案し、大規模パッケージ設計におけるコスト削減と信頼性向上を実現するものである。
Agora: Teaching the Skill of Consensus-Finding with AI Personas Grounded in Human Voice
この論文は、LLM を活用して人間の多様な声を統合し、政策合意形成のスキルを育成する AI プラットフォーム「Agora」を提案し、その有効性を学生を対象とした予備研究で実証したものである。
Tau-BNO: Brain Neural Operator for Tau Transport Model
アルツハイマー病などのタウタンパク質の拡散を記述する複雑な生体物理モデル（NTM）の計算負荷を解決するため、従来の手法に比べて精度と速度を大幅に向上させたニューラルオペレーター基盤の代理モデル「Tau-BNO」を提案し、パラメータ推論やメカニズムの発見を可能にする研究です。
Towards a more efficient bias detection in financial language models
この論文は、大規模な金融言語モデルのバイアス検出における計算コストを削減するため、異なるモデル間でバイアス検出入力に共通パターンが存在することを実証し、他モデルの出力をガイドとして活用することで検出効率を大幅に向上させる手法を提案しています。
From Text to Alpha: Can LLMs Track Evolving Signals in Corporate Disclosures?
この論文は、企業開示文書から LLM を用いて文脈を考慮した指標の変化を抽出・定量化する新たなフレームワークを提案し、従来の手法と比較して 2 倍以上のリスク調整済みアルファを達成する高い予測力を示したことを報告しています。
CostNav: A Navigation Benchmark for Real-World Economic-Cost Evaluation of Physical AI Agents
この論文は、SEC 提出書類や傷害報告などの業界標準データを Isaac Sim の物理シミュレーションと統合し、タスク成功だけでなく実世界の経済的採算性を評価する初の物理ベースのベンチマーク「CostNav」を提案し、既存の 7 つのナビゲーション手法がいずれも経済的に成立していないことを示しています。