論文の概要: Human-AI collaborative autonomous synthesis with pulsed laser deposition for remote epitaxy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11558v1
- Date: Fri, 14 Nov 2025 18:48:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.762407
- Title: Human-AI collaborative autonomous synthesis with pulsed laser deposition for remote epitaxy
- Title（参考訳）: リモートエピタキシーのためのパルスレーザー堆積を用いたヒト-AI協調自律合成
- Authors: Asraful Haque, Daniel T. Yimam, Jawad Chowdhury, Ralph Bulanadi, Ivan Vlassiouk, John Lasseter, Sujoy Ghosh, Christopher M. Rouleau, Kai Xiao, Yongtao Liu, Eva Zarkadoula, Rama K. Vasudevan, Sumner B. Harris,
- Abstract要約: 仮説生成と解析のための大規模言語モデルを統合したヒューマンAI協調ワークフロー(HAIC)を開発し,展開する。
HAICは仮説形成と実験設計を加速し、成長空間をグラフェン損傷に効率的にマッピングした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7745320870460644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous laboratories typically rely on data-driven decision-making, occasionally with human-in-the-loop oversight to inject domain expertise. Fully leveraging AI agents, however, requires tightly coupled, collaborative workflows spanning hypothesis generation, experimental planning, execution, and interpretation. To address this, we develop and deploy a human-AI collaborative (HAIC) workflow that integrates large language models for hypothesis generation and analysis, with collaborative policy updates driving autonomous pulsed laser deposition (PLD) experiments for remote epitaxy of BaTiO$_3$/graphene. HAIC accelerated the hypothesis formation and experimental design and efficiently mapped the growth space to graphene-damage. In situ Raman spectroscopy reveals that chemistry drives degradation while the highest energy plume components seed defects, identifying a low-O$_2$ pressure low-temperature synthesis window that preserves graphene but is incompatible with optimal BaTiO$_3$ growth. Thus, we show a two-step Ar/O$_2$ deposition is required to exfoliate ferroelectric BaTiO$_3$ while maintaining a monolayer graphene interlayer. HAIC stages human insight with AI reasoning between autonomous batches to drive rapid scientific progress, providing an evolution to many existing human-in-the-loop autonomous workflows.
- Abstract（参考訳）: 自律的な研究所は、典型的にはデータ駆動による意思決定に依存しており、時にはドメインの専門知識を注入するために、人間のループ監視に頼っている。
しかし、AIエージェントを完全に活用するには、仮説生成、実験計画、実行、解釈にまたがる緊密に結合された協調ワークフローが必要である。
そこで我々は,仮説生成と解析のための大規模言語モデルと,BaTiO$_3$/grapheneの遠隔エピタキシーのための自律パルスレーザー堆積(PLD)実験を駆動する協調ポリシー更新を統合したヒューマンAI協調ワークフローを開発し,展開する。
HAICは仮説形成と実験設計を加速し、成長空間をグラフェン損傷に効率的にマッピングした。
その場ラマン分光法(In situ Raman spectroscopy)は、化学が分解を駆動し、最高エネルギーの配管成分が種子欠陥を発生させ、グラフェンを保ちながら最適なBaTiO$_3$成長とは相容れない低O$2の圧力低温合成ウィンドウを同定する。
そこで, 単層グラフェン層を維持しながら強誘電体BaTiO$_3$を剥離するためには, 2段階のAr/O$2$デポジションが必要であることを示す。
HAICは、自律バッチ間のAI推論による人間の洞察を段階的に段階化し、迅速な科学的進歩を促進し、既存の自律ワークフローの多くを進化させる。
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