論文の概要: VISION: A Modular AI Assistant for Natural Human-Instrument Interaction at Scientific User Facilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18161v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 04:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:17.178833
• Title: VISION: A Modular AI Assistant for Natural Human-Instrument Interaction at Scientific User Facilities
• Title（参考訳）: VISION: 科学ユーザー施設における自然と楽器のインタラクションのためのモジュール型AIアシスタント
• Authors: Shray Mathur, Noah van der Vleuten, Kevin Yager, Esther Tsai,
• Abstract要約: 生成AIは、この知識ギャップを埋める機会を提供する。 仮想科学コンパニオン(VISION)のためのモジュラーアーキテクチャを提案する。 VISIONでは低レイテンシでビームラインワークステーション上でLLMベースの動作を行い、X線散乱ビームラインで最初の音声制御実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19736111241221438
• License:
• Abstract: Scientific user facilities, such as synchrotron beamlines, are equipped with a wide array of hardware and software tools that require a codebase for human-computer-interaction. This often necessitates developers to be involved to establish connection between users/researchers and the complex instrumentation. The advent of generative AI presents an opportunity to bridge this knowledge gap, enabling seamless communication and efficient experimental workflows. Here we present a modular architecture for the Virtual Scientific Companion (VISION) by assembling multiple AI-enabled cognitive blocks that each scaffolds large language models (LLMs) for a specialized task. With VISION, we performed LLM-based operation on the beamline workstation with low latency and demonstrated the first voice-controlled experiment at an X-ray scattering beamline. The modular and scalable architecture allows for easy adaptation to new instrument and capabilities. Development on natural language-based scientific experimentation is a building block for an impending future where a science exocortex -- a synthetic extension to the cognition of scientists -- may radically transform scientific practice and discovery.
• Abstract（参考訳）: シンクロトロンビームラインのような科学的なユーザー・ファシリティは、ヒューマン・コンピュータ・インタラクションのためのコードベースを必要とする幅広いハードウェアとソフトウェア・ツールを備えている。 これは、しばしば開発者がユーザ/研究者間の接続と複雑なインスツルメンテーションを確立するために関与する必要がある。 生成AIの出現は、この知識ギャップを埋め、シームレスなコミュニケーションと効率的な実験ワークフローを可能にする機会を提供する。 ここでは、複数のAI対応認知ブロックを組み立て、それぞれの足場が特定のタスクのために大きな言語モデル(LLM)を組み立てることにより、仮想科学コンパニオン(VISION)のためのモジュラーアーキテクチャを提案する。 VISIONでは低レイテンシでビームラインワークステーション上でLLMベースの動作を行い,X線散乱ビームラインで最初の音声制御実験を行った。 モジュラーでスケーラブルなアーキテクチャにより、新しい機器や機能への適応が容易になる。 自然言語に基づく科学実験の開発は、科学者の認知の人工的拡張である科学外食が、科学の実践と発見を根本的に変革する、迫り来る未来のためのビルディングブロックである。

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