論文の概要: Synergizing chemical and AI communities for advancing laboratories of the future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16293v1
• Date: Sat, 18 Oct 2025 01:36:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.932195
• Title: Synergizing chemical and AI communities for advancing laboratories of the future
• Title（参考訳）: ケミカルコミュニティとAIコミュニティの融合 : 今後の研究をめざして
• Authors: Saejin Oh, Xinyi Fang, I-Hsin Lin, Paris Dee, Christopher S. Dunham, Stacy M. Copp, Abigail G. Doyle, Javier Read de Alaniz, Mengyang Gu,
• Abstract要約: 実験データに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)アプローチは、従来の設計-ビルド-テスト-学習プロセスを大幅に加速する。 本稿は、化学者が様々な実験課題に対してML予測モデルを理解し、導入し始めるのを支援することを目的としている。 我々は、MLモデルとAIエージェントをどのように活用して、時間を要する実験と手動データ分析を削減できるかを説明するために、異なる分野における3つのケーススタディを提示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.939037015153925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of automated experimental facilities and the digitization of experimental data have introduced numerous opportunities to radically advance chemical laboratories. As many laboratory tasks involve predicting and understanding previously unknown chemical relationships, machine learning (ML) approaches trained on experimental data can substantially accelerate the conventional design-build-test-learn process. This outlook article aims to help chemists understand and begin to adopt ML predictive models for a variety of laboratory tasks, including experimental design, synthesis optimization, and materials characterization. Furthermore, this article introduces how artificial intelligence (AI) agents based on large language models can help researchers acquire background knowledge in chemical or data science and accelerate various aspects of the discovery process. We present three case studies in distinct areas to illustrate how ML models and AI agents can be leveraged to reduce time-consuming experiments and manual data analysis. Finally, we highlight existing challenges that require continued synergistic effort from both experimental and computational communities to address.
• Abstract（参考訳）: 自動実験装置の開発と実験データのデジタル化は、化学実験室を急進的に発展させる多くの機会をもたらした。 既に未知の化学関係の予測と理解に関わる多くの実験室のタスクと同様に、実験データに基づいて訓練された機械学習(ML)アプローチは、従来の設計-構築-テスト-学習プロセスを大幅に加速させることができる。 この展望記事は、化学者が実験設計、合成最適化、材料特性など、様々な実験的なタスクに対するML予測モデルを理解し、導入し始めるのを支援することを目的としている。 さらに、大規模言語モデルに基づく人工知能(AI)エージェントは、研究者が化学やデータ科学の背景知識を習得し、発見プロセスの様々な側面を加速するのに役立つかを紹介する。 我々は、MLモデルとAIエージェントをどのように活用して、時間を要する実験と手動データ分析を削減できるかを説明するために、異なる分野における3つのケーススタディを提示した。 最後に,実験的なコミュニティと計算的なコミュニティの両方から,相乗的努力の継続を要する既存の課題を強調した。

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