論文の概要: Perspective on Utilizing Foundation Models for Laboratory Automation in Materials Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12312v1
- Date: Sat, 14 Jun 2025 02:22:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.792693
- Title: Perspective on Utilizing Foundation Models for Laboratory Automation in Materials Research
- Title（参考訳）: 材料研究における実験室自動化のための基礎モデル活用の展望
- Authors: Kan Hatakeyama-Sato, Toshihiko Nishida, Kenta Kitamura, Yoshitaka Ushiku, Koichi Takahashi, Yuta Nabae, Teruaki Hayakawa,
- Abstract要約: 本総説では, 材料・化学分野における実験室の自動化を推し進める基礎モデルの可能性について考察する。
実験計画とデータ分析のための認知機能と、ハードウェア操作のための物理的機能である。
近年の進歩は、大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダルロボットシステムを用いて、複雑でダイナミックな実験室タスクを処理できることを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.793869699081147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This review explores the potential of foundation models to advance laboratory automation in the materials and chemical sciences. It emphasizes the dual roles of these models: cognitive functions for experimental planning and data analysis, and physical functions for hardware operations. While traditional laboratory automation has relied heavily on specialized, rigid systems, foundation models offer adaptability through their general-purpose intelligence and multimodal capabilities. Recent advancements have demonstrated the feasibility of using large language models (LLMs) and multimodal robotic systems to handle complex and dynamic laboratory tasks. However, significant challenges remain, including precision manipulation of hardware, integration of multimodal data, and ensuring operational safety. This paper outlines a roadmap highlighting future directions, advocating for close interdisciplinary collaboration, benchmark establishment, and strategic human-AI integration to realize fully autonomous experimental laboratories.
- Abstract（参考訳）: 本総説では, 材料・化学分野における実験室の自動化を推し進める基礎モデルの可能性について考察する。
実験計画とデータ分析のための認知機能と、ハードウェア操作のための物理的機能である。
従来の実験室の自動化は特殊で厳格なシステムに大きく依存しているが、基礎モデルは汎用的な知性とマルチモーダル能力を通じて適応性を提供する。
近年の進歩は、大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダルロボットシステムを用いて、複雑でダイナミックな実験室のタスクを処理できることを実証している。
しかし、ハードウェアの精密操作、マルチモーダルデータの統合、運用上の安全性の確保など、大きな課題が残っている。
本稿では,完全自律型実験室の実現に向けて,今後の方向性,緊密な学際協力,ベンチマーク確立,戦略的人間-AI統合のロードマップを概説する。
関連論文リスト
- An AI-native experimental laboratory for autonomous biomolecular engineering [12.382004681010915]
我々は、自律的な生体分子工学のような応用のために、高度に複雑な科学実験をターゲットとする、AIネイティブな自律実験室を提示する。
このシステムは、自動で計測を管理し、実験固有の手順と最適化を定式化し、複数のユーザ要求を同時に処理する。
また、疾患診断、薬物開発、情報保存などの分野にも応用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-03T07:21:19Z) - BioMARS: A Multi-Agent Robotic System for Autonomous Biological Experiments [8.317138109309967]
大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)は、自律的な実験を可能にすることによって生物学的研究を変革する可能性がある。
ここでは、LLM、VLM、モジュールロボットを統合し、自律的に設計、計画、実行を行うインテリジェントプラットフォームであるBioMARSを紹介する。
Webインターフェースはリアルタイムの人間とAIのコラボレーションを可能にし、モジュール化されたバックエンドは実験室のハードウェアとのスケーラブルな統合を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-02T08:47:02Z) - A Survey of AI for Materials Science: Foundation Models, LLM Agents, Datasets, and Tools [15.928285656168422]
ファンデーションモデル(FM)は、科学的発見のためにスケーラブルで汎用的でマルチモーダルなAIシステムを実現する。
この調査は、この成長分野をサポートする基盤モデル、エージェントシステム、データセット、計算ツールの包括的概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-25T18:10:30Z) - Multi-Agent Systems for Robotic Autonomy with LLMs [7.113794752528622]
このフレームワークには、タスクアナリスト、ロボットデザイナ、強化学習デザイナの3つのコアエージェントが含まれている。
提案システムでは,適切なタスク入力が提供された場合に,制御戦略で実現可能なロボットを設計できることが実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-09T03:52:37Z) - Towards Artificial Intelligence Research Assistant for Expert-Involved Learning [64.7438151207189]
大規模言語モデル (LLMs) と大規模多モードモデル (LMMs) は科学研究における変革的ツールとして登場している。
textbfExpert-involved textbfLearning (ARIEL)のためのtextbfARtificial textbfIntelligence Research Assistantを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-03T14:21:48Z) - An LLM-enabled Multi-Agent Autonomous Mechatronics Design Framework [49.633199780510864]
本研究は, 機械設計, 最適化, エレクトロニクス, ソフトウェア工学の専門知識を統合した多エージェント自律メカトロニクス設計フレームワークを提案する。
このフレームワークは、言語駆動のワークフローを通じて運用され、構造化された人間のフィードバックを組み込んで、現実世界の制約下での堅牢なパフォーマンスを保証する。
完全に機能する自律型容器は、最適化された推進、コスト効率の高い電子機器、高度な制御を備えていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T16:57:45Z) - MoRE: Unlocking Scalability in Reinforcement Learning for Quadruped Vision-Language-Action Models [34.138699712315]
本稿では、四足歩行ロボットのためのロボット専門家(MoRE)の混合であるビジョンアクション(VLA)モデルを提案する。
MoREは、複数の低ランク適応モジュールを、密集したマルチモーダルな大規模言語モデルの中で異なる専門家として統合する。
実験によると、MoREは6つの異なるスキルで全てのベースラインを上回り、アウト・オブ・ディストリビューションシナリオにおいて優れた一般化能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T03:13:45Z) - AtomAgents: Alloy design and discovery through physics-aware multi-modal multi-agent artificial intelligence [0.0]
提案されている物理対応生成AIプラットフォームAtomAgentsは、大規模言語モデル(LLM)のインテリジェンスをシナジする
以上の結果から, 合金間におけるキー特性の正確な予測が可能となり, 先進金属合金の開発を推し進めるためには, 固溶合金が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-13T22:46:02Z) - A Survey on Robotics with Foundation Models: toward Embodied AI [30.999414445286757]
近年のコンピュータビジョン,自然言語処理,マルチモーダリティ学習の進歩は,基礎モデルが特定のタスクに対して超人的能力を持つことを示している。
この調査は、ロボット工学の基礎モデルの包括的で最新の概要を提供し、自律的な操作に焦点を当て、高レベルの計画と低レベルの制御を包含することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T07:55:01Z) - Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis [82.59451639072073]
汎用ロボットはどんな環境でも、どんな物体でもシームレスに動作し、様々なスキルを使って様々なタスクをこなす。
コミュニティとしては、特定のタスク用に設計し、特定のデータセットでトレーニングし、特定の環境にデプロイすることで、ほとんどのロボットシステムを制約してきました。
ウェブスケールで大規模で大容量の事前学習型モデルの優れたオープンセット性能とコンテンツ生成能力に感銘を受けて,本調査は,汎用ロボティクスに基礎モデルを適用する方法について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T10:02:55Z) - DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled
Local Explanations [119.1953397679783]
我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。
提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:52:47Z) - Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of
Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。
本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z) - Integrated Benchmarking and Design for Reproducible and Accessible
Evaluation of Robotic Agents [61.36681529571202]
本稿では,開発とベンチマークを統合した再現性ロボット研究の新しい概念について述べる。
このセットアップの中心的なコンポーネントの1つはDuckietown Autolabであり、これは比較的低コストで再現可能な標準化されたセットアップである。
本研究では,インフラを用いて実施した実験の再現性を解析し,ロボットのハードウェアや遠隔実験室間でのばらつきが低いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-09T15:31:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。