AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-22
垂直統合型微分可能フルシミュレーションにおけるエージェント型AIによる検出器の協調設計と最適化
原題: Agentic AI Detector Co-design and Optimization in Vertically Integrated Differentiable Full Simulations
高エネルギー物理実験の検出器設計・最適化にAIエージェントを導入した初の実装として、検出器幾何、フロントエンドのディジタイゼーション、高レベル再構成アルゴリズムのパラメータを微分可能フルシミュレーション内で垂直統合するバイレベル最適化枠組みを提示した。基本分解能3%/√Eのデュアルリードアウト型分割クリスタル電磁カロリメータを例に、AIエージェントが3つの競合する性能基準の中から最適な設計点を見いだせることを実証した。追加の実験固有の文脈を与えなくても最先端のLLM推論モデルが複雑なワークフローを実行し改善の方向性を自律的に提案でき、エージェントの統合により主要な物理目標でより高い性能を労力と計算資源の削減とともに得られることが分かった。