論文の概要: ProtoAct: Turning Wet-Lab Protocols into Embodied Robotic Actions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01690v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 04:39:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.328183
- Title: ProtoAct: Turning Wet-Lab Protocols into Embodied Robotic Actions
- Title（参考訳）: ProtoAct:Wet-Labプロトコルをロボット行動に変換する
- Abstract要約: 本稿では,自由形態の生物学的手順をステートアウェアなエンボディメント対応アクションシーケンスに変換する,構造化されたプロトコル基底フレームワークProtoActを提案する。
ProtoActはProtoRAGを使用してコンテキスト依存構文解析のアノテーション付き例を手作業で検索し、RefineCheckerを使用して、不足したステップや一貫性のないステップを検出し、修正し、Actを適用して、洗練された手順を制約付き関数シーケンスにマッピングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.45755897337409
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biological wet-lab protocols are written for trained researchers and often leave routine operations, state-dependent conditions, and contextual parameters implicit, making them difficult to translate into robot-executable actions. We present ProtoAct, a structured protocol-grounding framework that converts free-form biological procedures into state-aware, embodiment-ready action sequences. ProtoAct uses ProtoRAG to retrieve manually annotated examples for context-sensitive parsing, employs RefineChecker to detect and revise missing or inconsistent steps, and applies ActSchema to map the refined procedure into constrained JSON function sequences. We further introduce BioP2E, for which we manually annotate 22 cell-culture protocols into 258 monitoring conditions, 910 executable subtasks, and 962 grounded action calls. Evaluation across seven large language models demonstrates that ProtoAct can be effectively instantiated with different backbones. Ablations confirm that retrieval, posterior checking, and schema constraints make complementary contributions. The parsed subtasks further support demonstration collection and VLA model training, enabling successful execution in both simulation and real-robot settings. ProtoAct thus provides a practical interface between biological protocol understanding and embodied robotic execution.
- Abstract（参考訳）: 生物ウェットラブプロトコルは、訓練された研究者のために書かれており、しばしば日常的な操作、状態に依存した条件、文脈的パラメータを暗黙的に残しており、ロボットの実行可能なアクションに翻訳することが困難である。
本稿では,自由形態の生物学的手順をステートアウェアなエンボディメント対応アクションシーケンスに変換する,構造化されたプロトコル基底フレームワークProtoActを提案する。
ProtoActはProtoRAGを使用して、コンテキスト依存構文のアノテーション付き例を手作業で取得し、RefineCheckerを使用して、不足したステップや一貫性のないステップを検出し、修正し、ActSchemaを使用して、洗練されたプロシージャを制約付きJSON関数シーケンスにマッピングする。
さらに,22の細胞培養プロトコルを258の監視条件,910の実行可能なサブタスク,962の接地されたアクションコールに手動でアノテートするBioP2Eを紹介した。
7つの大きな言語モデルに対する評価は、ProtoActを異なるバックボーンで効果的にインスタンス化できることを示しています。
アブレーションは、検索、後続チェック、スキーマ制約が補完的な貢献をすることを確認した。
解析されたサブタスクはさらにデモコレクションとVLAモデルのトレーニングをサポートしており、シミュレーションと実ロボット設定の両方で実行が成功している。
ProtoActは、生物学的プロトコル理解とロボット実行の実践的なインターフェースを提供する。
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