論文の概要: OPERA: Operator-residual feedback for reliable autonomous optical experiments with language-model agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05990v1
• Date: Thu, 06 Aug 2026 13:03:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.907025
• Title: OPERA: Operator-residual feedback for reliable autonomous optical experiments with language-model agents
• Title（参考訳）: OPERA:言語モデルエージェントを用いた信頼性の高い自律光学実験のための演算子残差フィードバック
• Abstract要約: OPERAは光学実験のための演算子-残留フレームワークである。 実験的な動作を光学演算子として表現し、物理的に解釈可能な残留物を用いて結果を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.208469540276326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous agents choose actions using scores that may not reflect experimental success. We developed OPERA, an operator-residual framework for optical experiments. It represents experimental actions as optical operators and evaluates their outcomes using physically interpretable residuals. Operators specify executable changes to measurement, control or reconstruction, while residuals report departures from specified physical conditions. The agent uses both to select, combine or generate operators, and physical performance is evaluated independently against a withheld reference. Across three optical tasks, score-only feedback produced score increases without physical improvement in 23.6--39.0\% of decisions, compared with 0.9--1.9\% for operator-residual feedback. Operator-residual feedback increased the probability of reaching and maintaining task targets and reduced experimental budgets. Protocols selected in digital twins were transferred to three optical instruments, and repeated experiments showed a lower projection budget in structured-light reconstruction. Together, operators and residuals guide autonomous decisions using measurable physical evidence.
• Abstract（参考訳）: 自律的なエージェントは、実験的な成功を反映しないスコアを使用して行動を選択する。 我々はオペラ(OPERA)を開発した。 実験的な動作を光学演算子として表現し、物理的に解釈可能な残留物を用いて結果を評価する。 オペレータは測定、制御、再構築の実行可能な変更を指定し、残余は特定の物理的条件から逸脱を報告します。 エージェントは演算子の選択、結合、生成の両方に使用し、未保持の参照に対して物理性能を独立して評価する。 3つの光学的タスクにおいて、スコアのみのフィードバックは23.6--39.0\%で物理的に改善することなく増加し、演算子-残留フィードバックは0.9--1.9\%である。 オペレーター-残留フィードバックは、タスク目標の到達と維持の確率を高め、実験予算を削減した。 デジタルツインで選択された議定書は3つの光学機器に転送され、繰り返しの実験では構造的な光の復元において低い投射予算を示した。 演算子と残基は、測定可能な物理的証拠を用いて自律的な決定を導く。

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