論文の概要: Robotic Nanoparticle Synthesis via Solution-based Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12169v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 00:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.17758
• Title: Robotic Nanoparticle Synthesis via Solution-based Processes
• Title（参考訳）: 溶液プロセスによるロボットナノ粒子の合成
• Authors: Dasharadhan Mahalingam, Michael Gallagher, Nilanjan Chakraborty, Stanislaus S. Wong,
• Abstract要約: 本稿では,ソリューションベース合成のロボット自動化のためのネジ幾何に基づく操作計画フレームワークを提案する。 合成プロトコルは本質的に長い水平、多段階のタスクである。 中心的な課題は、特に注ぐいくつかのスキルが、幾何学的および運動論的制約をエンドエフェクター運動に課すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.638124543342179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a screw geometry-based manipulation planning framework for the robotic automation of solution-based synthesis, exemplified through the preparation of gold and magnetite nanoparticles. The synthesis protocols are inherently long-horizon, multi-step tasks, requiring skills such as pick-and-place, pouring, turning a knob, and periodic visual inspection to detect reaction completion. A central challenge is that some skills, notably pouring, transferring containers with solutions, and turning a knob, impose geometric and kinematic constraints on the end-effector motion. To address this, we use a programming by demonstration paradigm where the constraints can be extracted from a single demonstration. This combination of screw-based motion representation and demonstration-driven specification enables domain experts, such as chemists, to readily adapt and reprogram the system for new experimental protocols and laboratory setups without requiring expertise in robotics or motion planning. We extract sequences of constant screws from demonstrations, which compactly encode the motion constraints while remaining coordinate-invariant. This representation enables robust generalization across variations in grasp placement and allows parameterized reuse of a skill learned from a single example. By composing these screw-parameterized primitives according to the synthesis protocol, the robot autonomously generates motion plans that execute the complete experiment over repeated runs. Our results highlight that screw-theoretic planning, combined with programming by demonstration, provides a rigorous and generalizable foundation for long-horizon laboratory automation, thereby enabling fundamental kinematics to have a translational impact on the use of robots in developing scalable solution-based synthesis protocols.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,金およびマグネタイトナノ粒子の合成によるソリューションベース合成のロボット自動化のためのスクリュー幾何学に基づく操作計画フレームワークを提案する。 合成プロトコルは本質的に長い水平な多段階のタスクであり、反応の完了を検出するためにピック・アンド・プレイス、注ぐ、ノブを回す、定期的な視覚検査などのスキルを必要とする。 中心的な課題は、特に容器を注いだり、容器を溶液で移動させたり、ノブを回したり、幾何学的および運動論的制約をエンドエフェクター運動に課すことである。 これを解決するために,1つの実演から制約を抽出できるプログラミング・バイ・デモ・パラダイムを用いる。 このスクリューベースのモーション表現とデモ駆動仕様の組み合わせにより、化学者のようなドメインの専門家は、ロボット工学やモーションプランニングの専門知識を必要とせずに、新しい実験プロトコルや実験室のセットアップにシステムを適応し、再プログラムすることができる。 動作制約をコンパクトに符号化し、座標不変性を保ちながら、デモから定数ネジ列を抽出する。 この表現は、把握位置のバリエーションをまたいだ堅牢な一般化を可能にし、単一の例から学んだスキルのパラメータ化された再利用を可能にする。 合成プロトコルに従って、これらのスクリューパラメータ化されたプリミティブを構成することで、ロボットは、繰り返し実行しながら完全な実験を実行するモーションプランを自律的に生成する。 提案手法は, ロボットを用いたスケーラブルなソリューションベース合成プロトコルの開発において, ロボットの動作に変換的影響を与えることを実現するため, 提案手法と実演によるプログラミングを組み合わせることで, 長期の研究室自動化のための厳密で汎用的な基盤を提供するものである。

関連論文リスト

• One Interface, Many Robots: Unified Real-Time Low-Level Motion Planning for Collaborative Arms [8.276456155150138]
  本稿では,協調ロボットアームのリアルタイム低レベル動作計画のための共通インタフェースを提案する。 プログラムソルバとn次補間器を併用して,スムーズかつ連続的な微分可能な軌道を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-09T21:50:53Z)
• AgentChemist: A Multi-Agent Experimental Robotic Platform Integrating Chemical Perception and Precise Control [27.513130381967937]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-25T03:19:34Z)
• Generalizable Geometric Prior and Recurrent Spiking Feature Learning for Humanoid Robot Manipulation [90.90219129619344]
  本稿では,スパイキング機能を備えたR-prior-S, Recurrent Geometric-priormodal Policyを提案する。 物理的現実の高レベル推論を基礎として、軽量な2次元幾何学的帰納バイアスを利用する。 ロボット行動生成におけるデータ効率問題に対して,再帰的適応スパイクネットワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T23:36:30Z)
• PRISM: Protocol Refinement through Intelligent Simulation Modeling [4.839327116611717]
  本稿では,実験プロトコルの設計,検証,実行を自動化するフレームワークであるPRISMを紹介する。 PRISMは言語モデルに基づくエージェントのセットを使用し、共同で実験的なステップを生成し、洗練する。 我々は、PRISMを言語ベースのプロトコル生成、シミュレーションベースの検証、自動ロボット実行をブリッジする実用的なエンドツーエンドワークフローとして実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T20:15:28Z)
• Data-Driven Dimensional Synthesis of Diverse Planar Four-bar Function Generation Mechanisms via Direct Parameterization [2.499517394718329]
  本稿では,教師付き学習を活用することによって,従来の方程式解法や最適化を回避したデータ駆動型フレームワークを提案する。 提案手法は, 合成データセット, LSTMに基づく逐次精度点処理ニューラルネットワーク, および異なるリンクタイプに適したMixture of Expertsアーキテクチャを組み合わせる。 実験により,本手法は様々な構成にまたがって,正確な欠陥のないリンクを生成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-11T02:32:29Z)
• Hierarchically Encapsulated Representation for Protocol Design in Self-Driving Labs [8.340267449839681]
  自動運転研究所は、人間の実験者に代わって、単一の実験技術や所定の実験プロトコルを実行するようになった。 プロトコル設計の自動化への取り組みは始まっているが、知識に基づく機械設計者の能力は十分に発揮されていない。 本稿では,インスタンスアクション,一般化操作,製品フローモデルなどを階層的にカプセル化する多面的マルチスケール表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T12:05:15Z)
• RoboCodeX: Multimodal Code Generation for Robotic Behavior Synthesis [102.1876259853457]
  汎用ロボット行動合成のための木構造多モードコード生成フレームワークRoboCodeXを提案する。 RoboCodeXは、高レベルの人間の命令を複数のオブジェクト中心の操作ユニットに分解する。 概念的および知覚的理解を制御コマンドにマッピングする能力をさらに強化するため、事前学習のための特別なマルチモーダル推論データセットを収集し、教師付き微調整のための反復的自己更新手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:31:43Z)
• Leveraging Sequentiality in Reinforcement Learning from a Single Demonstration [68.94506047556412]
  本稿では,複雑なロボットタスクの制御ポリシーを1つの実演で学習するために,シーケンシャルなバイアスを活用することを提案する。 本研究は, ヒューマノイド移動やスタンドアップなど, 模擬課題のいくつかを, 前例のないサンプル効率で解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T10:28:40Z)
• Active Predicting Coding: Brain-Inspired Reinforcement Learning for Sparse Reward Robotic Control Problems [79.07468367923619]
  ニューラルジェネレーティブ・コーディング(NGC)の神経認知計算フレームワークによるロボット制御へのバックプロパゲーションフリーアプローチを提案する。 我々は、スパース報酬から動的オンライン学習を容易にする強力な予測符号化/処理回路から完全に構築されたエージェントを設計する。 提案するActPCエージェントは,スパース(外部)報酬信号に対して良好に動作し,複数の強力なバックプロップベースのRLアプローチと競合し,性能が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T16:49:32Z)
• Dynamical learning of a photonics quantum-state engineering process [48.7576911714538]
  実験的な高次元量子状態の工学は、いくつかの量子情報プロトコルにとって重要な課題である。 我々は、フォトニック軌道Angular Momentum(OAM)ステートを設計するための自動適応最適化プロトコルを実装した。 このアプローチは、量子情報プロトコルや技術のためのノイズの多い実験タスクを自動最適化するための強力なツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T19:24:31Z)

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。