論文の概要: Beyond Optimization: Exploring Novelty Discovery in Autonomous Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20254v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 20:19:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:01.799478
• Title: Beyond Optimization: Exploring Novelty Discovery in Autonomous Experiments
• Title（参考訳）: 最適化を超えて - 自律的な実験で新たな発見を探求する
• Authors: Ralph Bulanadi, Jawad Chowdhury, Funakubo Hiroshi, Maxim Ziatdinov, Rama Vasudevan, Arpan Biswas, Yongtao Liu,
• Abstract要約: 自律実験における新しい現象の発見を促進するための新しい枠組みであるINS2ANEを導入する。 本手法は,(1)実験結果の特異性を評価する新規性スコアリングシステム,(2)アンダーサンプリング領域の探索を促進する戦略的サンプリング機構の2つの重要な要素を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8086551202409836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous experiments (AEs) are transforming how scientific research is conducted by integrating artificial intelligence with automated experimental platforms. Current AEs primarily focus on the optimization of a predefined target; while accelerating this goal, such an approach limits the discovery of unexpected or unknown physical phenomena. Here, we introduce a novel framework, INS2ANE (Integrated Novelty Score-Strategic Autonomous Non-Smooth Exploration), to enhance the discovery of novel phenomena in autonomous experimentation. Our method integrates two key components: (1) a novelty scoring system that evaluates the uniqueness of experimental results, and (2) a strategic sampling mechanism that promotes exploration of under-sampled regions even if they appear less promising by conventional criteria. We validate this approach on a pre-acquired dataset with a known ground truth comprising of image-spectral pairs. We further implement the process on autonomous scanning probe microscopy experiments. INS2ANE significantly increases the diversity of explored phenomena in comparison to conventional optimization routines, enhancing the likelihood of discovering previously unobserved phenomena. These results demonstrate the potential for AE to enhance the depth of scientific discovery; in combination with the efficiency provided by AEs, this approach promises to accelerate scientific research by simultaneously navigating complex experimental spaces to uncover new phenomena.
• Abstract（参考訳）: 自律的な実験(AE)は、人工知能と自動実験プラットフォームを統合することによって、科学的研究の実施方法を変えつつある。 現在のAEは、主に事前に定義された目標の最適化に焦点を当てており、この目標を加速する一方で、そのようなアプローチは予期せぬまたは未知の物理的現象の発見を制限する。 本稿では, 自律実験における新しい現象の発見を促進するため, INS2ANE (Integrated Novelty Score-Strategic Autonomous Non-Smooth Exploration) を提案する。 提案手法は,(1)実験結果の特異性を評価する新規性スコアリングシステム,(2)従来の基準に照らされても,アンダーサンプル領域の探索を促進する戦略的サンプリング機構の2つを統合する。 本手法は,画像-スペクトル対からなる基底真理を持つ事前取得データセット上で検証する。 さらに,自律型走査型プローブ顕微鏡実験のプロセスを実装した。 INS2ANEは、従来の最適化ルーチンと比較して探索された現象の多様性を著しく増加させ、これまで観測されていなかった現象を発見する可能性を高める。 これらの結果は、AEが科学的発見の深さを高める可能性を示し、AEsが提供する効率と組み合わせることで、複雑な実験空間を同時にナビゲートして新しい現象を解明することで、科学研究を加速させることを約束する。

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