論文の概要: Benchmarking Autonomy in Scientific Experiments: A Hierarchical Taxonomy for Autonomous Large-Scale Facilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06978v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 16:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.098012
• Title: Benchmarking Autonomy in Scientific Experiments: A Hierarchical Taxonomy for Autonomous Large-Scale Facilities
• Title（参考訳）: 科学実験におけるオートノミーのベンチマーク:大規模自律型施設における階層型分類
• Authors: James Le Houx,
• Abstract要約: 学術実験におけるベンチマークオートノミー(BASE)尺度(レベル0-5)を提案する。 オーナー-オペレーターモデルとは異なり、ユーザー施設にはゼロショットの配置が必要で、エージェントは広範囲のトレーニング期間なしで即座に操作する必要がある。 これらの運用定義を確立することで、BASEスケールは、リスクを評価し、責任を定義し、実験実験のインテリジェンスを定量化するための標準化された指標を、施設監督、資金提供機関、ビームライン科学者に提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transition from automated data collection to fully autonomous discovery requires a shared vocabulary to benchmark progress. While the automotive industry relies on the SAE J3016 standard, current taxonomies for autonomous science presuppose an owner-operator model that is incompatible with the operational rigidities of Large-Scale User Facilities. Here, we propose the Benchmarking Autonomy in Scientific Experiments (BASE) Scale, a 6-level taxonomy (Levels 0-5) specifically adapted for these unique constraints. Unlike owner-operator models, User Facilities require zero-shot deployment where agents must operate immediately without extensive training periods. We define the specific technical requirements for each tier, identifying the Inference Barrier (Level 3) as the critical latency threshold where decisions shift from scalar feedback to semantic digital twins. Fundamentally, this level extends the decision manifold from spatial exploration to temporal gating, enabling the agent to synchronise acquisition with the onset of transient physical events. By establishing these operational definitions, the BASE Scale provides facility directors, funding bodies, and beamline scientists with a standardised metric to assess risk, define liability, and quantify the intelligence of experimental workflows.
• Abstract（参考訳）: 自動データ収集から完全に自律的な発見への移行は、進捗をベンチマークするために共有語彙を必要とする。 自動車産業はSAE J3016規格に依存しているが、現在の自律科学の分類体系では、大規模ユーザー施設の運用上の厳密性に相容れないオーナー・オペレーター・モデルを前提としている。 本稿では,これらの制約に特化して適応した6段階の分類(レベル0-5)であるベンチマーク・オートノミー・イン・サイエンス・エクスペリメント(BASE)尺度を提案する。 オーナー-オペレーターモデルとは異なり、ユーザー施設にはゼロショットの配置が必要で、エージェントは広範囲のトレーニング期間なしで即座に操作する必要がある。 我々は、各階層の特定の技術的要件を定義し、推論バリア(レベル3)を、決定がスカラーフィードバックからセマンティックデジタルツインへ移行する重要なレイテンシしきい値として特定する。 基本的に、このレベルは決定多様体を空間探索から時間ゲーティングに拡張し、エージェントは取得と過渡的な物理事象の開始を同期させることができる。 これらの運用定義を確立することで、BASEスケールは、リスクを評価し、責任を定義し、実験ワークフローのインテリジェンスを定量化するための標準化された指標を、施設のディレクター、資金提供機関、ビームライン科学者に提供する。

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