論文の概要: How can reasoning capability empower the AI copilot robot in endoscopic surgery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22322v1
- Date: Thu, 21 May 2026 11:08:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.219751
- Title: How can reasoning capability empower the AI copilot robot in endoscopic surgery
- Title（参考訳）: 内視鏡手術におけるAIコピロロボットの推論能力
- Authors: Guankun Wang, Long Bai, Hongliang Ren,
- Abstract要約: 推論能力は、複雑な論理的推論とロボットによる意思決定を大きく進歩させた。
推論により、AIのロボットはマルチモーダルなキューを統合し、外科的意図を解釈し、隠された組織力学を推測できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.17849353580628
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reasoning capability has significantly advanced complex logical inference and robotic decision-making in general domains. However, its potential in the Artificial Intelligence (AI) copilot robot-particularly implemented based on the Vision-Language-Action (VLA) model-remains unexplored in endoscopic surgery. Effective reasoning should enable AI copilot robots to integrate multimodal cues, interpret surgical intent, and infer hidden tissue dynamics, thereby alleviating intraoperative uncertainty and cognitive burden on surgeons. Properly implemented, reasoning-driven autonomy can transform AI copilot robots from reactive executors into cognitive collaborators, enhancing precision, safety, and sustainability in clinical practice.
- Abstract（参考訳）: 推論能力は、一般領域における複雑な論理的推論とロボットによる決定を著しく進歩させた。
しかし、人工知能(AI)のロボット(特にビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルに基づいて実装された)の潜在能力は、内視鏡手術で未発見である。
効果的な推論は、AIコピロットロボットがマルチモーダルキューを統合し、外科的意図を解釈し、隠れた組織力学を推測することで、外科医の術中不確実性と認知的負担を軽減する。
適切に実装された推論駆動の自律性は、AIコピロロボットをリアクティブエグゼクティブエグゼクティブから認知的コラボレータに変換し、臨床実践における精度、安全性、持続可能性を高める。
関連論文リスト
- A Replicable Robotics Awareness Method Using LLM-Enabled Robotics Interaction: Evidence from a Corporate Challenge [0.0]
本稿では,大規模言語モデルを用いたロボット認識のための課題ベース手法を紹介し,評価する。
このロボットは、アラブ首長国連邦のADポーツ・グループの従業員が実施したLLM対応のヒューマノイドロボットによって実現された。
このアクティビティは、AIと人間とロボットのコラボレーションを具体化する参加者を公開するための、チームベースのロール駆動エクスペリエンスとして設計された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-23T07:45:17Z) - Directing the Robot: Scaffolding Creative Human-AI-Robot Interaction [1.6502315310699116]
人間のAIとロボットの相互作用の多くは、性能と効率の面から成り立っており、協力者ではなく人間を監督者として位置づけている。
本稿では,ロボットとのAIインタラクションを足場として再フレーミングすることを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-08T17:49:38Z) - LabOS: The AI-XR Co-Scientist That Sees and Works With Humans [51.025615465050635]
LabOSは、計算推論と物理実験を結びつける最初のAI共同科学者である。
マルチモデルAIエージェント、スマートグラス、人間とAIのコラボレーションを接続することで、LabOSはAIが科学者が見ているものを確認し、実験コンテキストを理解し、リアルタイム実行を支援することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T16:36:22Z) - Distributed AI Agents for Cognitive Underwater Robot Autonomy [5.644612398323221]
本稿では,水中ロボットによる自己組織自律(UROSA)について述べる。
UROSAは、ロボットオペレーティングシステム2(ROS2)フレームワークに統合された分散大言語モデルAIエージェントを活用する画期的なアーキテクチャである。
中心的なイノベーションには、動的に役割を適応するフレキシブルエージェント、検索拡張生成、自動オンザフライROS 2ノード生成などがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-31T17:18:55Z) - A roadmap for AI in robotics [55.87087746398059]
AIの可能性を生かして、私たちの日常生活にロボットを配備する上での、際立った障壁に取り組みたいと考えています。
この記事では、1990年代からロボット工学におけるAIが達成したことを評価し、課題と約束を列挙した短期的・中期的な研究ロードマップを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-26T15:18:28Z) - Position: Intelligent Science Laboratory Requires the Integration of Cognitive and Embodied AI [98.19195693735487]
知的科学研究所(ISL)のパラダイムを提案する。
ISLは、認知と具体的知性を深く統合した多層クローズドループフレームワークである。
このようなシステムは、現在の科学的発見の限界を克服するために不可欠である、と我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-24T13:31:44Z) - RoBridge: A Hierarchical Architecture Bridging Cognition and Execution for General Robotic Manipulation [90.81956345363355]
RoBridgeは、一般的なロボット操作のための階層的なインテリジェントアーキテクチャである。
大規模事前学習型視覚言語モデル(VLM)に基づくハイレベル認知プランナー(HCP)で構成されている。
強化学習の手続き的スキルを解き放ち、認知と実行のギャップを効果的に埋める。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-03T06:17:18Z) - General-purpose foundation models for increased autonomy in
robot-assisted surgery [4.155479231940454]
本稿では,ロボット支援手術における自律性向上を目指す。
手術ロボットは汎用モデルの利点を享受し,ロボット支援手術における自律性向上に向けた3つの指針を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T06:15:16Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
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。