論文の概要: LabBuilder: Protocol-Grounded 3D Layout Generation for Interactable and Safe Laboratory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02288v1
• Date: Mon, 04 May 2026 07:24:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.175186
• Title: LabBuilder: Protocol-Grounded 3D Layout Generation for Interactable and Safe Laboratory
• Title（参考訳）: LabBuilder: インターラクタブルとセーフなラボのためのプロトコルを取り巻く3Dレイアウト生成
• Abstract要約: 本稿では,簡潔なテキスト仕様から3次元実験室レイアウトを生成し検証するエンドツーエンドシステムであるLabBuilderを提案する。 LabBuilderは、既存の最先端メソッドを大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.63620478256063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated laboratories hold the promise of accelerating scientific discovery, yet their deployment is bottlenecked by the difficulty of designing safe and executable environments. While simulator-based design offers scalability, existing 3D scene generation methods are primarily tailored for household settings, optimizing for visual plausibility while neglecting the rigorous functional semantics and safety constraints essential for scientific experimentation. We present LabBuilder, an end-to-end system that generates and verifies 3D laboratory layouts from concise textual specifications. It operates through three tightly coupled components: LabForge first curates a meta-dataset of annotated assets and chemical knowledge, translating natural language specifications into structured protocols; building on these protocols, LabGen synthesizes laboratory layouts via an iterative, constraint-aware optimization strategy; finally, LabTouchstone evaluates the resulting layouts as a unified benchmark. Extensive experiments demonstrate that LabBuilder significantly outperforms existing state-of-the-art methods, producing laboratory environments that are not only realistic but also functionally valid and safe for complex experimental workflows.
• Abstract（参考訳）: 自動実験室は科学的な発見を加速させるという約束を持っているが、その展開は安全で実行可能な環境を設計することの難しさによってボトルネックになっている。 シミュレーターベースの設計はスケーラビリティを提供するが、既存の3Dシーン生成法は主に家庭の環境に合わせており、厳密な機能的セマンティクスと科学実験に必要な安全制約を無視しながら視覚的可視性を最適化する。 本稿では,簡潔なテキスト仕様から3次元実験室レイアウトを生成し検証するエンドツーエンドシステムであるLabBuilderを提案する。 LabForgeはまず、注釈付きアセットと化学知識のメタデータセットをキュレートし、自然言語仕様を構造化プロトコルに変換する。 大規模な実験により、LabBuilderは既存の最先端の手法を著しく上回り、現実的なだけでなく、複雑な実験ワークフローに対して機能的にも安全である実験室環境を生み出している。

関連論文リスト

• LabDex: A Hierarchical Benchmark for Dexterous Manipulation in Laboratories [40.311566677309536]
  LabDex(ラボデックス)は、化学実験室における厳密な操作のための大規模な実世界のデータセットとベンチマークである。 原子のスキル、構成的タスク、長期にわたる実験にまたがる階層的なタスク分類に基づいて構成されている。 本研究では,実環境とシミュレーション環境の両方において,代表的ロボット学習手法のクロスレベル評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-19T07:11:06Z)
• LabGuard: Grounding Natural-Language Laboratory Rules into Runtime Guards for Embodied Laboratory Agents [48.775530122251844]
  LabGuardは、自然言語ラボラトリールールを実行可能な仕様に基盤として、実行時ガードとしてデプロイする言語から実行時安全スイートである。 LabGuardには、型付き実行可能表現を定義するLabGuard-IRと、203のシードラボルールから拡張された812の教師付きアノテーションを提供するLabGuard-Benchと、自然言語ラボルールをLabGuard-IRにマッピングするLabGuard-Grounderの3つのコアコンポーネントが含まれている。 実験の結果、LabGuardは検査結果の得られないソースに一般化し、79.4タスクスコープF1を達成し、監視後の安全でないイベントを39.5%から23.8%に減らすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-30T02:30:51Z)
• Labimus: A Simulation and Benchmark for Humanoid Dexterous Manipulation in Chemical Laboratory [47.77200587195896]
  Labimusは、有機化学実験室におけるヒューマノイドのデキスタラスな操作に関する最初のベンチマークである。 実際の有機化学のワークステーションから30以上の機能的に忠実な資産を、リアルタイムモデリングによって再構築する。 本稿では,タスク完了,実験精度,長期実行を共同で測定するための精度評価プロトコルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-30T02:14:28Z)
• LabVLA: Grounding Vision-Language-Action Models in Scientific Laboratories [95.20367571157679]
  Vision-Language-Action (VLA) モデルは、記述されたプロトコルとロボット実行の間の1つの可能なインターフェースを提供する。 既存の政策は、主に家庭やテーブルトップのデモンストレーションに基づいて訓練されており、機器、透明な液体、または科学実験室で見られる固定されたプロトコルに遭遇することは滅多にない。 まず、Qwen3-VL-4B-インストラクションバックボーンアクションを学習する前に認識させ、フローマッチング後トレーニングを行い、次に知識絶縁下でDiTアクションエキスパートをアタッチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-11T17:03:53Z)
• Managing Uncertainty in LLM-Generated Procedural Knowledge for Virtual Laboratory Planning [0.0]
  仮想実験室計画のためのLLM生成手続き的知識の不確実性を管理するためのプロトタイプフレームワークを提案する。 このフレームワークは、構造化されたドメイン表現と不確実なLCM生成状態遷移サンプルを使用することで、手続き的不確実性を低減することを目的としている。 本稿では,実験器具,容器,工具,物質移動動作を含む仮想実験室領域におけるアプローチについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-25T21:12:47Z)
• PhyScensis: Physics-Augmented LLM Agents for Complex Physical Scene Arrangement [89.35154754765502]
  PhyScensisは物理エンジンを動力とするエージェントベースのフレームワークで、物理的に可視なシーン構成を生成する。 本フレームワークは,微粒なテキスト記述や数値パラメータに対する強い制御性を保っている。 実験の結果,本手法はシーンの複雑さ,視覚的品質,身体的精度において,従来の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-16T17:55:25Z)
• 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)
• 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)
• ExpVid: A Benchmark for Experiment Video Understanding & Reasoning [65.17173232816818]
  科学実験ビデオ上でMLLMを体系的に評価する最初のベンチマークであるExpVidを紹介する。 ExpVid 上で 19 個のMLLM を評価し, 粗粒度認識に優れる一方で, 詳細さの曖昧化, 時間経過による状態変化の追跡, 実験手順と科学的成果のリンクに苦慮していることがわかった。 この結果から,特に高次推論において,プロプライエタリモデルとオープンソースモデルとの顕著なパフォーマンスギャップが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T16:45:28Z)
• DisCo-Layout: Disentangling and Coordinating Semantic and Physical Refinement in a Multi-Agent Framework for 3D Indoor Layout Synthesis [76.7196710324494]
  3次元屋内レイアウト合成は仮想環境構築に不可欠である。 DisCoは、物理的および意味的な洗練を歪め、調整する新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T16:30:37Z)
• LabUtopia: High-Fidelity Simulation and Hierarchical Benchmark for Scientific Embodied Agents [103.65422553044816]
  LabUtopiaは、一般化可能な推論可能なエンボディエージェントの開発を容易にするために設計された総合的なシミュレーションとベンチマークスイートである。 30の異なるタスクをサポートし、200以上のシーンと楽器の資産を含んでいる。 LabUtopiaは、科学的目的のエージェントにおける知覚、計画、制御の統合を促進する強力なプラットフォームを提供していることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T17:50:53Z)
• Lessons from a Space Lab -- An Image Acquisition Perspective [7.2090712455329635]
  ルクセンブルク大学のセキュリティ・信頼性・信頼の学際的センター(SnT)は「SnT Zero-G Lab」を開発した。 本稿では,機器選択のための市場調査と実験分析を組み合わせた系統的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T14:44:40Z)
• Bayesian optimization with known experimental and design constraints for chemistry applications [0.0]
  実験計画アルゴリズムであるPhoenicsとGryffinを拡張して、任意の制約を扱えるようにします。 2つのシミュレーション化学研究シナリオでその実用性を解説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T22:16:54Z)
• Empirica: a virtual lab for high-throughput macro-level experiments [4.077787659104315]
  Empiricaはモジュール型の仮想ラボで、ユーザビリティ-機能トレードオフに対するソリューションを提供する。 Empiricaのアーキテクチャはパラメータ化可能な実験設計、再利用可能なプロトコル、迅速な開発を可能にするように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T21:28:07Z)

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。