論文の概要: Toward Full Autonomous Laboratory Instrumentation Control with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03286v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 22:01:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.588605
- Title: Toward Full Autonomous Laboratory Instrumentation Control with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた完全自律型実験装置制御に向けて
- Authors: Yong Xie, Kexin He, Andres Castellanos-Gomez,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、科学機器の効率的なプログラミングと自動化を可能にする。
本稿では、ChatGPTがインスツルメンテーション制御のためのカスタムスクリプトの作成を容易にし、実験的なカスタマイズの技術的障壁を大幅に減らす方法を示す。
このアプローチは、研究室の自動化を民主化し、科学的進歩を加速する上で、LLMベースのツールとAIエージェントの変革的な役割を浮き彫りにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.442497996114172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The control of complex laboratory instrumentation often requires significant programming expertise, creating a barrier for researchers lacking computational skills. This work explores the potential of large language models (LLMs), such as ChatGPT, and LLM-based artificial intelligence (AI) agents to enable efficient programming and automation of scientific equipment. Through a case study involving the implementation of a setup that can be used as a single-pixel camera or a scanning photocurrent microscope, we demonstrate how ChatGPT can facilitate the creation of custom scripts for instrumentation control, significantly reducing the technical barrier for experimental customization. Building on this capability, we further illustrate how LLM-assisted tools can be extended into autonomous AI agents capable of independently operating laboratory instruments and iteratively refining control strategies. This approach underscores the transformative role of LLM-based tools and AI agents in democratizing laboratory automation and accelerating scientific progress.
- Abstract（参考訳）: 複雑な実験装置の制御は、しばしば重要なプログラミングの専門知識を必要とし、計算技術に欠ける研究者にとって障壁となる。
この研究は、ChatGPTやLLMベースの人工知能(AI)エージェントのような大規模言語モデル(LLM)の可能性を探り、科学機器の効率的なプログラミングと自動化を実現する。
単一画素カメラや走査型フォトカレント顕微鏡として使用できる設定の実装を含むケーススタディを通じて、ChatGPTがインスツルメンテーション制御のためのカスタムスクリプトの作成を容易にし、実験的なカスタマイズの技術的障壁を著しく低減することを示した。
この能力に基づいて、実験機器を独立して運用し、制御戦略を反復的に精錬できる自律型AIエージェントにLLM支援ツールをどのように拡張できるかをさらに説明する。
このアプローチは、研究室の自動化を民主化し、科学的進歩を加速する上で、LLMベースのツールとAIエージェントの変革的な役割を浮き彫りにする。
関連論文リスト
- Sci-VLA: Agentic VLA Inference Plugin for Long-Horizon Tasks in Scientific Experiments [49.02509634515056]
最近のビジョン言語アクションモデルは、ロボット研究所にとって有望な基盤を提供する。
実験は通常、複数の原子タスクからなる長い水平タスクを含む。
科学的なタスクのために微調整されたVLAモデルは、原子実験的なアクションを確実に実行することができるが、これらの既知の原子のアクションを再順序付けして構成することによって形成される複合的なタスクの実行に失敗することが多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-10T05:50:19Z) - Bohrium + SciMaster: Building the Infrastructure and Ecosystem for Agentic Science at Scale [82.20980951765891]
エージェントサイエンスのスケーリングにはインフラストラクチャ・アンド・エコシステムアプローチが必要である,と我々は主張する。
BohriumはAI4S資産のマネージドでトレース可能なハブとして機能し、多様な科学データ、ソフトウェア、計算、実験室のシステムをエージェント対応の能力に変換する。
SciMasterはこれらの機能を長い水平科学に編成し、科学エージェントを合成して実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-23T16:04:41Z) - An Agentic Framework for Autonomous Materials Computation [70.24472585135929]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的発見を加速するための強力なツールとして登場した。
近年の進歩はLLMをエージェントフレームワークに統合し、複雑な科学実験のための検索、推論、ツールの使用を可能にしている。
本稿では,第一原理計算の信頼性向上を目的としたドメイン特化エージェントを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-22T15:03:57Z) - SelfAI: Building a Self-Training AI System with LLM Agents [79.10991818561907]
SelfAIは、高レベルの研究目的を標準化された実験構成に変換するためのUser Agentを組み合わせた、一般的なマルチエージェントプラットフォームである。
実験マネージャは、連続的なフィードバックのための構造化知識ベースを維持しながら、異種ハードウェアをまたいだ並列かつフォールトトレラントなトレーニングを編成する。
回帰、コンピュータビジョン、科学計算、医用画像、薬物発見ベンチマークなどを通じて、SelfAIは一貫して高いパフォーマンスを達成し、冗長な試行を減らしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-29T09:18:39Z) - BioMARS: A Multi-Agent Robotic System for Autonomous Biological Experiments [8.317138109309967]
大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)は、自律的な実験を可能にすることによって生物学的研究を変革する可能性がある。
ここでは、LLM、VLM、モジュールロボットを統合し、自律的に設計、計画、実行を行うインテリジェントプラットフォームであるBioMARSを紹介する。
Webインターフェースはリアルタイムの人間とAIのコラボレーションを可能にし、モジュール化されたバックエンドは実験室のハードウェアとのスケーラブルな統合を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-02T08:47:02Z) - An LLM-enabled Multi-Agent Autonomous Mechatronics Design Framework [49.633199780510864]
本研究は, 機械設計, 最適化, エレクトロニクス, ソフトウェア工学の専門知識を統合した多エージェント自律メカトロニクス設計フレームワークを提案する。
このフレームワークは、言語駆動のワークフローを通じて運用され、構造化された人間のフィードバックを組み込んで、現実世界の制約下での堅牢なパフォーマンスを保証する。
完全に機能する自律型容器は、最適化された推進、コスト効率の高い電子機器、高度な制御を備えていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T16:57:45Z) - LLM Agents Making Agent Tools [2.5529148902034637]
ツールの使用は、大規模言語モデル(LLM)を、複雑なマルチステップタスクを実行できる強力なエージェントに変えた。
しかし、これらのツールは人間の開発者によって事前に実装されなければならない。
論文をコードで自律的にLLM互換のツールに変換するエージェントフレームワークであるToolMakerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T11:44:11Z) - VISION: A Modular AI Assistant for Natural Human-Instrument Interaction at Scientific User Facilities [0.19736111241221438]
生成AIは、この知識ギャップを埋める機会を提供する。
仮想科学コンパニオン(VISION)のためのモジュラーアーキテクチャを提案する。
VISIONでは低レイテンシでビームラインワークステーション上でLLMベースの動作を行い、X線散乱ビームラインで最初の音声制御実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-24T04:37:07Z) - Autonomous Microscopy Experiments through Large Language Model Agents [4.241267255764773]
大規模言語モデル(LLM)は、材料研究のための自己運転実験室(SDL)に革命をもたらしている。
LLM駆動エージェントによる原子間力顕微鏡の自動化フレームワークであるArtificially Intelligent Lab Assistant (AILA)を紹介する。
アートモデルの現状が,基本的なタスクや調整シナリオに苦労していることに気付きました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T09:35:28Z) - Tool Learning in the Wild: Empowering Language Models as Automatic Tool Agents [56.822238860147024]
大規模な言語モデルを外部ツールで拡張することは、彼らのユーティリティを拡張するための有望なアプローチとして現れました。
以前のメソッドは、ツールドキュメントを手動で解析し、コンテキスト内デモを作成し、ツールをLLMがステップバイステップの推論で使用する構造化フォーマットに変換する。
LLMがツール使用ワークフローを自動化できるフレームワークであるAutoToolsを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-26T11:40:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。