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。

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