Higher-Order Knowledge Representations for Agentic Scientific Reasoning

📄 arXiv: 2601.04878v1 📥 PDF

作者: Isabella A. Stewart, Markus J. Buehler

分类: cs.AI, cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于超图的知识表示方法，用于Agentic科学推理，加速新材料发现。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 超图 知识表示 Agentic推理 科学发现 生物复合材料 高阶关系 知识图谱 无教师学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以捕捉复杂科学问题中实体间的高阶交互关系，限制了系统级推理能力。
  2. 构建基于超图的知识表示，显式编码多实体关系，避免组合爆炸，保留共现上下文。
  3. 通过超图遍历工具，Agentic系统能够连接语义遥远的概念，生成基于事实的机制假设。

📝 摘要（中文）

科学研究需要系统级推理，将异构实验数据、跨领域知识和机制证据整合为连贯的解释。大型语言模型(LLM)虽然具备推理能力，但通常依赖于缺乏结构深度的检索增强上下文。传统知识图谱(KG)试图弥合这一差距，但其成对约束无法捕捉控制涌现物理行为的不可约高阶交互。为了解决这个问题，我们提出了一种构建基于超图的知识表示的方法，该方法能够忠实地编码多实体关系。应用于约1100篇关于生物复合支架的手稿语料库，我们的框架构建了一个包含161,172个节点和320,201条超边的全局超图，揭示了一个围绕高度连接的概念中心组织的无标度拓扑(幂律指数约为1.23)。这种表示方法避免了成对扩展的组合爆炸，并显式地保留了科学公式的共现上下文。我们进一步证明，为Agentic系统配备超图遍历工具，特别是使用节点相交约束，能够使它们连接语义上遥远的概念。通过利用这些高阶路径，该系统成功地为新型复合材料生成了基于事实的机制假设，例如通过壳聚糖中间体将氧化铈连接到PCL支架。这项工作建立了一个“无教师”的Agentic推理系统，其中超图拓扑结构充当可验证的护栏，通过揭示传统图方法难以发现的关系来加速科学发现。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识图谱主要采用成对关系建模，无法有效捕捉科学研究中普遍存在的多实体间高阶交互关系。这种局限性导致知识表示不够完整，阻碍了Agentic系统进行深入的系统级推理，尤其是在复杂材料设计等领域，材料的性能往往取决于多种成分和工艺参数的复杂组合。

核心思路：论文的核心思路是使用超图来表示知识，超图允许一条边连接多个节点，从而能够直接建模多实体之间的关系。通过构建基于超图的知识表示，可以更完整、更准确地捕捉科学知识中的高阶交互关系，为Agentic系统提供更丰富的推理基础。这种设计避免了将高阶关系分解为多个成对关系带来的信息损失和组合爆炸问题。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 从科学文献中提取实体和关系；2) 构建超图，其中节点代表实体，超边代表实体之间的关系；3) 利用超图遍历算法，例如基于节点相交约束的搜索，发现语义上相关的概念；4) 基于超图推理，生成新的科学假设。整个框架旨在实现“无教师”的Agentic推理，利用超图拓扑结构作为约束，引导系统发现有意义的科学关系。

关键创新：该论文的关键创新在于将超图引入到科学知识表示中，并设计了相应的超图遍历算法。与传统的知识图谱相比，超图能够更自然、更有效地表示多实体之间的复杂关系。此外，该方法强调利用超图的拓扑结构作为推理的约束，从而提高推理的可靠性和效率。

关键设计：在超图构建方面，论文使用了从生物复合支架相关文献中提取的实体和关系。超边的权重可以根据实体共现的频率进行设置。在超图遍历方面，论文提出了基于节点相交约束的搜索算法，该算法通过寻找共享多个节点的超边来发现相关的概念。论文中提到的幂律分布（power law exponent ~1.23）表明该超图具有无标度特性，这意味着少数节点拥有大量的连接，而大多数节点只有少量的连接。

📊 实验亮点

在生物复合支架的案例研究中，该方法成功构建了一个包含161,172个节点和320,201条超边的全局超图，揭示了材料成分之间的高阶关系。Agentic系统能够基于超图推理，生成关于新型复合材料的机制假设，例如将氧化铈与PCL支架通过壳聚糖连接起来，验证了超图表示在发现潜在科学关系方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新材料发现、药物研发、生物工程等领域。通过构建领域知识的超图表示，Agentic系统能够自动挖掘潜在的科学关系，加速科学研究进程，降低研发成本。未来，该方法有望与LLM结合，构建更强大的科学推理引擎。

📄 摘要（原文）

Scientific inquiry requires systems-level reasoning that integrates heterogeneous experimental data, cross-domain knowledge, and mechanistic evidence into coherent explanations. While Large Language Models (LLMs) offer inferential capabilities, they often depend on retrieval-augmented contexts that lack structural depth. Traditional Knowledge Graphs (KGs) attempt to bridge this gap, yet their pairwise constraints fail to capture the irreducible higher-order interactions that govern emergent physical behavior. To address this, we introduce a methodology for constructing hypergraph-based knowledge representations that faithfully encode multi-entity relationships. Applied to a corpus of ~1,100 manuscripts on biocomposite scaffolds, our framework constructs a global hypergraph of 161,172 nodes and 320,201 hyperedges, revealing a scale-free topology (power law exponent ~1.23) organized around highly connected conceptual hubs. This representation prevents the combinatorial explosion typical of pairwise expansions and explicitly preserves the co-occurrence context of scientific formulations. We further demonstrate that equipping agentic systems with hypergraph traversal tools, specifically using node-intersection constraints, enables them to bridge semantically distant concepts. By exploiting these higher-order pathways, the system successfully generates grounded mechanistic hypotheses for novel composite materials, such as linking cerium oxide to PCL scaffolds via chitosan intermediates. This work establishes a "teacherless" agentic reasoning system where hypergraph topology acts as a verifiable guardrail, accelerating scientific discovery by uncovering relationships obscured by traditional graph methods.