エージェンティックな欠陥推論に向けて：レーザ粉末床溶融におけるグラフ支援型リトリーバルフレームワーク
arXiv cs.LG / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、レーザ粉末床溶融（LPBF）における体系的な「欠陥推論」を改善するための、グラフ支援型リトリーバルフレームワークを提案する。LPBFでは、プロセスパラメータが複雑な熱・流体による欠陥メカニズムを駆動する。
- 散在する科学文献を構造化された表現へ変換し、パラメータ、メカニズム、欠陥の間の関係を、エビデンスに紐づいた知識グラフとして符号化する。
- セマンティック＋グラフの組合せによるリトリーバル手法に、軽量なエージェントベース推論レイヤを追加し、解釈可能な欠陥の経路（パス）を生成する。
- Ti6Al4Vをケーススタディとして、リトリーバル精度および再現率（いずれも0.9667）を高い値として報告し、関連する欠陥エビデンスを見つける強い能力を示している。
- 得られたアプローチは、非構造化の製造文献を、アディティブ・マニュファクチャリングにおける欠陥解析のための、検索可能で透明性があり説明可能な知識リソースへ変換するスケーラブルな手段として位置づけられている。
