論文の概要: LABIIUM: AI-Enhanced Zero-configuration Measurement Automation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16172v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 00:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 08:29:35.212958
• Title: LABIIUM: AI-Enhanced Zero-configuration Measurement Automation System
• Title（参考訳）: LABIium:AIによるゼロ設定計測自動化システム
• Authors: Emmanuel A. Olowe, Danial Chitnis,
• Abstract要約: 本稿では,実験の合理化とユーザの生産性向上を目的としたAIによる計測自動化システムであるLABIiumを紹介する。 Lab-Automation-Measurement Bridges (LAMBs)はVSCodeやPythonといった標準ツールを使ったシームレスなインスツルメンタ接続を可能にし、セットアップのオーバーヘッドをなくす。 この評価は、LABIiumが研究室の生産性を高め、研究と産業におけるデジタルトランスフォーメーションを支援する能力を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The complexity of laboratory environments requires solutions that simplify instrument interaction and enhance measurement automation. Traditional tools often require configuration, software, and programming skills, creating barriers to productivity. Previous approaches, including dedicated software suites and custom scripts, frequently fall short in providing user-friendly solutions that align with programming practices. We present LABIIUM, an AI-enhanced, zero-configuration measurement automation system designed to streamline experimental workflows and improve user productivity. LABIIUM integrates an AI assistant powered by Large Language Models (LLMs) to generate code. LABIIUM's Lab-Automation-Measurement Bridges (LAMBs) enable seamless instrument connectivity using standard tools such as VSCode and Python, eliminating setup overhead. To demonstrate its capabilities, we conducted experiments involving the measurement of the parametric transfer curve of a simple two-transistor inverting amplifier with a current source load. The AI assistant was evaluated using different prompt scenarios and compared with multiple models, including Claude Sonnet 3.5, Gemini Pro 1.5, and GPT-4o. An expert solution implementing the Gradient-Weighted Adaptive Stochastic Sampling (GWASS) method was used as a baseline. The solutions generated by the AI assistant were compared with the expert solution and a uniform linear sweep baseline with 10,000 points. The graph results show that the LLMs were able to successfully complete the most basic uniform sweep, but LLMs were unable to develop adaptive sweeping algorithms to compete with GWASS. The evaluation underscores LABIIUM's ability to enhance laboratory productivity and support digital transformation in research and industry, and emphasizes the future work required to improve LLM performance in Electronic Measurement Science Tasks.
• Abstract（参考訳）: 実験室環境の複雑さは、機器の相互作用を単純化し、測定自動化を強化するソリューションを必要とする。 従来のツールは、しばしば構成、ソフトウェア、プログラミングスキルを必要とし、生産性の障壁を作ります。 専用のソフトウェアスイートやカスタムスクリプトなど、以前のアプローチでは、プログラミングプラクティスに合わせたユーザフレンドリなソリューションの提供にはしばしば不足しています。 実験ワークフローの合理化とユーザ生産性の向上を目的として,AIを活用したゼロコンフィグレーション計測自動化システムであるLABIiumを提案する。 LABIiumは、Large Language Models(LLM)を利用したAIアシスタントを統合してコードを生成する。 LABIiumのLab-Automation-Measurement Bridges (LAMBs)はVSCodeやPythonといった標準ツールを使ったシームレスなインスツルメンタ接続を可能にし、セットアップのオーバーヘッドをなくしている。 その性能を示すために、電流源負荷の単純な2トランジスタ反転増幅器のパラメトリック転送曲線の測定を含む実験を行った。 AIアシスタントは異なるプロンプトシナリオを使用して評価され、Claude Sonnet 3.5、Gemini Pro 1.5、GPT-4oといった複数のモデルと比較された。 勾配重み付き適応確率サンプリング法(GWASS)を実装したエキスパートソリューションをベースラインとして使用した。 AIアシスタントによって生成されたソリューションは、エキスパートソリューションと1万ポイントの均一な線形スイープベースラインと比較された。 グラフの結果、LLMは最も基本的な一様スイーピングを完了できたが、GWASSと競合する適応的なスイーピングアルゴリズムを開発することはできなかった。 この評価は、LABIiumが研究室の生産性を高め、研究や産業におけるデジタルトランスフォーメーションを支援する能力を強調し、電子計測科学タスクにおけるLCMのパフォーマンス向上に必要な今後の作業を強調している。

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