論文の概要: A Grassroots Network and Community Roadmap for Interconnected Autonomous Science Laboratories for Accelerated Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17510v1
- Date: Fri, 20 Jun 2025 23:20:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.452885
- Title: A Grassroots Network and Community Roadmap for Interconnected Autonomous Science Laboratories for Accelerated Discovery
- Title（参考訳）: 高速発見のための相互接続型自律科学研究所の草の根ネットワークとコミュニティロードマップ
- Authors: Rafael Ferreira da Silva, Milad Abolhasani, Dionysios A. Antonopoulos, Laura Biven, Ryan Coffee, Ian T. Foster, Leslie Hamilton, Shantenu Jha, Theresa Mayer, Benjamin Mintz, Robert G. Moore, Salahudin Nimer, Noah Paulson, Woong Shin, Frederic Suter, Mitra Taheri, Michela Taufer, Newell R. Washburn,
- Abstract要約: 自律型相互接続型科学実験室(AISLE)について紹介する。
AISLEは、フラグメント化された機能を統一システムに変換する草の根ネットワークである。
協調的な自律科学へのこのパラダイムシフトは、持続可能なエネルギー、材料開発、公衆衛生のブレークスルーを約束する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3949455855089616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific discovery is being revolutionized by AI and autonomous systems, yet current autonomous laboratories remain isolated islands unable to collaborate across institutions. We present the Autonomous Interconnected Science Lab Ecosystem (AISLE), a grassroots network transforming fragmented capabilities into a unified system that shorten the path from ideation to innovation to impact and accelerates discovery from decades to months. AISLE addresses five critical dimensions: (1) cross-institutional equipment orchestration, (2) intelligent data management with FAIR compliance, (3) AI-agent driven orchestration grounded in scientific principles, (4) interoperable agent communication interfaces, and (5) AI/ML-integrated scientific education. By connecting autonomous agents across institutional boundaries, autonomous science can unlock research spaces inaccessible to traditional approaches while democratizing cutting-edge technologies. This paradigm shift toward collaborative autonomous science promises breakthroughs in sustainable energy, materials development, and public health.
- Abstract（参考訳）: 科学的な発見は、AIと自律システムによって革新されているが、現在の自律的な研究所は、組織間でのコラボレーションができない孤立した島のままである。
我々は、断片化された機能を統一システムに変換する草の根ネットワークであるAutonomous Interconnect Science Lab Ecosystem(AISLE)を紹介します。
AISLEは,(1)機関間機器オーケストレーション,(2)FAIR準拠のインテリジェントデータ管理,(3)AIエージェント駆動オーケストレーション,(4)相互運用可能なエージェント通信インタフェース,(5)AI/ML統合科学教育の5つの重要な側面に対処する。
機関の境界を越えて自律的なエージェントを接続することで、自律科学は最先端技術を民主化しながら、従来のアプローチに到達できない研究空間を解き放つことができる。
協調的な自律科学へのこのパラダイムシフトは、持続可能なエネルギー、材料開発、公衆衛生のブレークスルーを約束する。
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