論文の概要: AgentChemist: A Multi-Agent Experimental Robotic Platform Integrating Chemical Perception and Precise Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23886v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 03:19:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.107321
- Title: AgentChemist: A Multi-Agent Experimental Robotic Platform Integrating Chemical Perception and Precise Control
- Title（参考訳）: AgentChemist:化学認識と精密制御を統合したマルチエージェント実験ロボットプラットフォーム
- Authors: Xiangyi Wei, Fei Wang, Haotian Zhang, Xin An, Haitian Zhu, Lianrui Hu, Yang Li, Changbo Wang, Xiao He,
- Abstract要約: 化学実験室の自動化は、長い間、厳密な一般化と実験タスクの長期分布への適応性に制約されてきた。
本稿では,協調作業の分解,動的スケジューリング,適応制御を通じて,この長期的課題に対処するために設計されたマルチエージェントロボットプラットフォームを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.513130381967937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Chemical laboratory automation has long been constrained by rigid workflows and poor adaptability to the long-tail distribution of experimental tasks. While most automated platforms perform well on a narrow set of standardized procedures, real laboratories involve diverse, infrequent, and evolving operations that fall outside predefined protocols. This mismatch prevents existing systems from generalizing to novel reaction conditions, uncommon instrument configurations, and unexpected procedural variations. We present a multi-agent robotic platform designed to address this long-tail challenge through collaborative task decomposition, dynamic scheduling, and adaptive control. The system integrates chemical perception for real-time reaction monitoring with feedback-driven execution, enabling it to adjust actions based on evolving experimental states rather than fixed scripts. Validation via acid-base titration demonstrates autonomous progress tracking, adaptive dispensing control, and reliable end-to-end experiment execution. By improving generalization across diverse laboratory scenarios, this platform provides a practical pathway toward intelligent, flexible, and scalable laboratory automation.
- Abstract（参考訳）: 化学実験室の自動化は、長年、厳格なワークフローと実験タスクの長期分布への適応性に制約されてきた。
ほとんどの自動化されたプラットフォームは、標準化された手続きの狭いセットでうまく機能するが、実際の実験室は、事前定義されたプロトコルの外にある多種多様で稀で進化する操作を伴っている。
このミスマッチは、既存のシステムが新しい反応条件、珍しい機器構成、予期せぬ手続きのバリエーションを一般化することを防ぐ。
本稿では,協調作業の分解,動的スケジューリング,適応制御を通じて,この長期的課題に対処するために設計されたマルチエージェントロボットプラットフォームを提案する。
このシステムは、リアルタイム反応監視とフィードバック駆動実行に化学認識を統合し、固定されたスクリプトではなく、進化する実験状態に基づいて行動を調整することができる。
acid-base Titrationによる検証は、自律的な進捗追跡、適応的なディスペンシング制御、信頼性のあるエンドツーエンドの実験実行を示す。
多様な実験室シナリオの一般化を改善することで、このプラットフォームはインテリジェントでフレキシブルでスケーラブルな実験室自動化への実践的な道筋を提供する。
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