| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2026-03-09 |
| タイトル |
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言語 |
ja |
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タイトル |
HPC-AutoResearch:AI Scientist v2に基づくフェーズ分離実行と階層記憶によるHPC向け自律研究システム |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
性能評価とLLM活用技術 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報学部/理化学研究所計算科学研究センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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理化学研究所計算科学研究センター |
| 著者所属 |
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九州大学情報基盤研究開発センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者名 |
樹神,宇徳
林,俊一郎
椋木,大地
横田,理央
大島,聡史
星野,哲也
片桐,孝洋
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
大規模言語モデルによる研究自動化が進む一方,HPC環境ではコンテナ分離やコンパイル型言語への対応,長期的な実験知識の管理といった固有の課題があり,既存の自律研究システムはそのまま適用できない.本研究では,AI Scientist v2[1]を基盤にHPC環境へ適合させた自律研究システムHPC-AutoResearchを提案する.研究実行を計画から実行まで5フェーズに分割するSplit-Phase実行モデルにより,環境構築やコンパイルの失敗を局所化して反復修復を可能にした.さらに,MemGPT[4]の概念を拡張した3層階層記憶を導入し,フェーズ間で失われがちな実験知識を保持・再利用する.Himeno Benchmarkを題材に,コマンドライン上で動作するLLMコーディングエージェントであるClaude Code,Codex,Gemini CLIとの比較実験を行った結果,提案手法は全7評価項目で3/4以上を達成した唯一の手法であり,特に独創性と貢献度で他条件を上回った. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10463942 |
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
巻 2026-HPC-203,
号 48,
p. 1-11,
発行日 2026-03-09
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8841 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |