エージェンティックAI—実験素粒子物理における物理学者との協働：LEPオープンデータによる概念実証の測定

arXiv cs.AI / 2026/4/2

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要点

本論文は、LEPのアーカイブされたALEPHデータを用い、91.2 GeVのe+e−衝突におけるスラスト分布の測定に対してエージェンティックAIのアプローチを実証する。
OpenAI CodexおよびAnthropic ClaudeのAIエージェントが、専門の物理学者による助言を受けながら、解析およびノート作成までをエンドツーエンドで実行し、概念実証として報告される。
著者らは、モンテカルロに基づく補正手順と組み合わせた反復ベイズアンフォールディング（Iterative Bayesian Unfolding）により、完全に補正されたスラスト・スペクトルを得ている。
本結果は、AIエージェントが実験的測定と理論計算を結び付け、科学的発見の速度を高める統合的な理論—実験ループへの一歩として位置づけられている。
本研究は、オープン化されたLEPデータと成熟した理論的背景を、精密科学のためのより高度なAIシステムを開発する際の有効なテストベッドとして提示している。

概要: 本稿では、アーカイブされたALEPHデータを用いて、 $sqrt{s}=91.2$ ~GeVにおける $e^{+}e^{-}$ 衝突での推進力（スラスト）分布のAIエージェントによる計測を提示する。解析および注記の作成はすべて、専門の物理学者による指示のもとで、AIエージェント（OpenAI CodexおよびAnthropic Claude）によって実行される。完全に補正されたスペクトルは、反復ベイズアンフォールディングおよびモンテカルロに基づく補正によって得られる。本研究は、AIエージェントが実験的計測と理論計算を支援し、その結果を比較することで洞察を統合し、基礎物理学における発見を駆動するサイクルを加速する、理論—実験ループに向けた一歩を表す。われわれの研究は、公開されたLEPデータと高度に発展した理論的状況を活用する精密物理が、科学応用のための先進的AIシステムを開発するうえで理想的な試験場となることを示唆している。