論文の概要: MATTERIX: toward a digital twin for robotics-assisted chemistry laboratory automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13232v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 17:06:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.847745
• Title: MATTERIX: toward a digital twin for robotics-assisted chemistry laboratory automation
• Title（参考訳）: MATTERIX:ロボット支援化学実験室自動化のためのデジタルツインを目指して
• Authors: Kourosh Darvish, Arjun Sohal, Abhijoy Mandal, Hatem Fakhruldeen, Nikola Radulov, Zhengxue Zhou, Satheeshkumar Veeramani, Joshua Choi, Sijie Han, Brayden Zhang, Jeeyeoun Chae, Alex Wright, Yijie Wang, Hossein Darvish, Yuchi Zhao, Gary Tom, Han Hao, Miroslav Bogdanovic, Gabriella Pizzuto, Andrew I. Cooper, Alán Aspuru-Guzik, Florian Shkurti, Animesh Garg,
• Abstract要約: MATTERIXは、化学実験室の高忠実度デジタルツインを作成するために設計された、単体加速ロボットシミュレーションフレームワークである。 MATTERIXは、オープンソースアセットライブラリとデザインインターフェースを通じて、デジタルツイン環境の作成を効率化する。 提案手法は, ロボット化学設備におけるシミュレートから現実への移動を実証し, コストのかかる実世界の実験への依存を低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.492066981437247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accelerated materials discovery is critical for addressing global challenges. However, developing new laboratory workflows relies heavily on real-world experimental trials, and this can hinder scalability because of the need for numerous physical make-and-test iterations. Here we present MATTERIX, a multiscale, graphics processing unit-accelerated robotic simulation framework designed to create high-fidelity digital twins of chemistry laboratories, thus accelerating workflow development. This multiscale digital twin simulates robotic physical manipulation, powder and liquid dynamics, device functionalities, heat transfer and basic chemical reaction kinetics. This is enabled by integrating realistic physics simulation and photorealistic rendering with a modular graphics processing unit-accelerated semantics engine, which models logical states and continuous behaviors to simulate chemistry workflows across different levels of abstraction. MATTERIX streamlines the creation of digital twin environments through open-source asset libraries and interfaces, while enabling flexible workflow design via hierarchical plan definition and a modular skill library that incorporates learning-based methods. Our approach demonstrates sim-to-real transfer in robotic chemistry setups, reducing reliance on costly real-world experiments and enabling the testing of hypothetical automated workflows in silico. The project website is available at https://accelerationconsortium.github.io/Matterix/ .
• Abstract（参考訳）: 加速材料発見は、世界的な課題に対処するために重要である。 しかし、新しい実験室ワークフローの開発は実世界の実験に大きく依存しており、多くの物理的メイク・アンド・テストのイテレーションを必要とするため、スケーラビリティを損なう可能性がある。 本稿では,MATTERIXについて紹介する。MATTERIXは,化学実験室の高忠実度ディジタルツインを作成するために設計された,マルチスケールでグラフィクス処理を高速化するロボットシミュレーションフレームワークである。 このマルチスケールデジタルツインは、ロボットの物理的操作、粉末と液体力学、デバイス機能、熱伝達、基本的な化学反応の動力学をシミュレートする。 これは、リアルな物理シミュレーションとフォトリアリスティックレンダリングを、様々な抽象レベルにわたる化学ワークフローをシミュレートする論理状態と連続的な振る舞いをモデル化する、モジュラーグラフィックス処理ユニット加速セマンティクスエンジンと統合することで実現されている。 MATTERIXは、オープンソースのアセットライブラリとインターフェースを通じてデジタルツイン環境の作成を合理化するとともに、階層的な計画定義と学習ベースのメソッドを組み込んだモジュラースキルライブラリによる柔軟なワークフロー設計を実現している。 提案手法は,ロボット化学設備におけるシミュレートから現実への移動を実証し,コストのかかる実世界の実験への依存を低減し,シリコにおける仮説的自動化ワークフローのテストを可能にする。 プロジェクトのWebサイトはhttps://accelerationconsortium.github.io/Matterix/で公開されている。

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