論文の概要: Accelerating Laboratory Automation Through Robot Skill Learning For Sample Scraping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14875v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 15:40:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 17:47:02.813239
• Title: Accelerating Laboratory Automation Through Robot Skill Learning For Sample Scraping
• Title（参考訳）: ロボットスキル学習による実験室の自動化の高速化
• Authors: Gabriella Pizzuto, Hetong Wang, Hatem Fakhruldeen, Bei Peng, Kevin S. Luck and Andrew I. Cooper
• Abstract要約: 本研究は, スクラップ政策を学習するモデルフリー強化学習手法を提案する。 まず,実験室スクレイパーを模擬バイアルに挿入したPanda Franka Emikaロボットを用いてシミュレーション環境を構築する。 次に,実験室環境下での実際のロボットマニピュレータ上での手法の評価を行い,粉体を各種の装置で自律的にスクラップできることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.146168025789646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The potential use of robotics for laboratory experiments offers an attractive route to alleviate scientists from tedious tasks while accelerating the process of obtaining new materials, where topical issues such as climate change and disease risks worldwide would greatly benefit. While some experimental workflows can already benefit from automation, it is common that sample preparation is still carried out manually due to the high level of motor function required when dealing with heterogeneous systems, e.g., different tools, chemicals, and glassware. A fundamental workflow in chemical fields is crystallisation, where one application is polymorph screening, i.e., obtaining a three dimensional molecular structure from a crystal. For this process, it is of utmost importance to recover as much of the sample as possible since synthesising molecules is both costly in time and money. To this aim, chemists have to scrape vials to retrieve sample contents prior to imaging plate transfer. Automating this process is challenging as it goes beyond robotic insertion tasks due to a fundamental requirement of having to execute fine-granular movements within a constrained environment that is the sample vial. Motivated by how human chemists carry out this process of scraping powder from vials, our work proposes a model-free reinforcement learning method for learning a scraping policy, leading to a fully autonomous sample scraping procedure. To realise that, we first create a simulation environment with a Panda Franka Emika robot using a laboratory scraper which is inserted into a simulated vial, to demonstrate how a scraping policy can be learned successfully. We then evaluate our method on a real robotic manipulator in laboratory settings, and show that our method can autonomously scrape powder across various setups.
• Abstract（参考訳）: 実験室実験におけるロボット工学の潜在的な利用は、科学者を退屈な作業から解放し、気候変動や世界中の病気のリスクといったトピックの問題が大きな利益をもたらす新しい材料を得る過程を加速させる魅力的な手段となる。 実験ワークフローには、すでに自動化の恩恵を受けるものもあるが、例えば、異なるツール、化学物質、ガラス製品など、異種システムを扱う際に必要となる高いモーター機能のために、サンプル準備が手作業で実行されるのが一般的である。 化学分野における基本的なワークフローは結晶化であり、結晶から3次元の分子構造を得る多型スクリーニング(polymorph screening)という応用がある。 このプロセスでは、合成分子は時間とお金の両方でコストがかかるため、できるだけ多くのサンプルを回収することが最も重要である。 この目的のために、化学者は、イメージングプレートの転送前にサンプル内容を回収するために、バイアルをスクラップする必要がある。 このプロセスの自動化は、ロボット挿入タスクを超えて、サンプルバイエルである制約された環境で粒状運動を行うという基本的な要件のため、難しい。 本研究は, 人体化学者がバイアルから粉末を抽出する方法に触発されて, スクラップ政策を学習するモデルレス強化学習法を提案し, 完全自律的な試料スクラップ法を提案する。 そこで我々はまず,シミュレーションバイアルに挿入した実験室スクレーパを用いて,パンダ・フランカ・エミカロボットを用いたシミュレーション環境を構築し,スクレーピング政策がいかにうまく学習できるかを実証する。 次に,実験室環境下での実際のロボットマニピュレータ上での手法の評価を行い,粉体を各種の装置で自律的にスクラップできることを示す。

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