論文の概要: Reconceptualizing Smart Microscopy: From Data Collection to Knowledge Creation by Multi-Agent Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20466v1
- Date: Mon, 26 May 2025 19:02:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.265062
- Title: Reconceptualizing Smart Microscopy: From Data Collection to Knowledge Creation by Multi-Agent Integration
- Title（参考訳）: スマート顕微鏡の再概念化:マルチエージェント統合によるデータ収集から知識創造へ
- Authors: P. S. Kesavan, Pontus Nordenfelt,
- Abstract要約: 我々は、科学的研究のパートナーとして、スマート顕微鏡を再認識する理論的枠組みを導入する。
我々のフレームワークは、仮説生成、洞察発見、理論開発を積極的にサポートする自動化を超えて、マイクロスコープシステムを構築するためのロードマップを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Smart microscopy represents a paradigm shift in biological imaging, moving from passive observation tools to active collaborators in scientific inquiry. Enabled by advances in automation, computational power, and artificial intelligence, these systems are now capable of adaptive decision-making and real-time experimental control. Here, we introduce a theoretical framework that reconceptualizes smart microscopy as a partner in scientific investigation. Central to our framework is the concept of the 'epistemic-empirical divide' in cellular investigation-the gap between what is observable (empirical domain) and what must be understood (epistemic domain). We propose six core design principles: epistemic-empirical awareness, hierarchical context integration, an evolution from detection to perception, adaptive measurement frameworks, narrative synthesis capabilities, and cross-contextual reasoning. Together, these principles guide a multi-agent architecture designed to align empirical observation with the goals of scientific understanding. Our framework provides a roadmap for building microscopy systems that go beyond automation to actively support hypothesis generation, insight discovery, and theory development, redefining the role of scientific instruments in the process of knowledge creation.
- Abstract（参考訳）: スマート顕微鏡は、生物学的イメージングにおけるパラダイムシフトであり、科学的な調査において、受動的観察ツールから活発な協力者へと移行している。
自動化、計算能力、人工知能の進歩によって実現されたこれらのシステムは、適応的な意思決定とリアルタイムな実験的制御が可能になった。
本稿では,スマート顕微鏡を科学的研究のパートナーとして再認識する理論的枠組みを紹介する。
われわれの枠組みの中心は、細胞調査における「 atistemic-empirical divide」の概念であり、観測可能な領域(empirical domain)と理解すべき領域(epistemic domain)とのギャップである。
本研究では, 認識から知覚への進化, 適応計測フレームワーク, 物語合成機能, コンテキスト間推論の6つの基本設計原則を提案する。
これらの原則は、経験的観察を科学的理解の目標と整合させるように設計されたマルチエージェントアーキテクチャを導く。
我々のフレームワークは、仮説生成、洞察発見、理論開発を積極的に支援し、知識創造の過程における科学機器の役割を再定義するために、自動化を超えてマイクロスコープシステムを構築するためのロードマップを提供する。
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