論文の概要: RoboChemGym: A Protocol-Driven Generative Simulation Framework for Long-Horizon Chemical Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02708v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 02:43:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.170364
• Title: RoboChemGym: A Protocol-Driven Generative Simulation Framework for Long-Horizon Chemical Manipulation
• Title（参考訳）: RoboChemGym: 長距離化学操作のためのプロトコル駆動生成シミュレーションフレームワーク
• Abstract要約: ウェットラブ実験は科学的発見における仮説検証の金の標準となっている。 エージェントはこれらの面倒な作業を自動化するという約束を持っているが、彼らの開発は現実世界のトレーニングデータの不足によって妨げられている。 textbfRoboChemGymは,実世界の実験プロトコルに適合した高忠実な操作デモを自律的に生成するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.85696622722056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wet-lab experimentation serves as the gold standard for hypothesis verification in scientific discovery; yet it is inherently labor-intensive, costly, and safety-critical. Embodied agents hold the promise of automating these tedious workflows, but their development is hindered by the scarcity of real-world training data. While simulation offers a scalable alternative for producing demonstrations, current methods primarily target relatively short-horizon tasks with loosely structured interactions, failing to meet the strict procedural constraints and fine-grained manipulation demands of chemical experiments. To bridge this gap, we introduce \textbf{RoboChemGym}, a framework that autonomously generates high-fidelity manipulation demonstrations aligned with real-world experiment protocols, featuring a \textit{self-improving task synthesis} mechanism to iteratively refine task execution and scene configurations, enabling the reliable generation of expert trajectories for complex, multi-object protocols exceeding 10 interaction steps. Furthermore, we introduce a hierarchical benchmark that systematically assesses performance across varying granularities, spanning from atomic operations to full-cycle experimental workflows. RoboChemGym sets a scalable paradigm for the automated data synthesis and capability evaluation of embodied agents in intricate chemical tasks, serving as a critical stepping stone toward fully intelligent laboratories.
• Abstract（参考訳）: ウェットラブ実験は、科学的発見における仮説検証の金の標準となっているが、本質的には労働集約的でコストがかかり、安全クリティカルである。 エージェントはこれらの面倒なワークフローを自動化するという約束を持っているが、彼らの開発は現実世界のトレーニングデータの不足によって妨げられている。 シミュレーションはデモを作成するためのスケーラブルな代替手段を提供するが、現在の手法は主に、ゆるやかに構造化された相互作用を持つ比較的短期的なタスクをターゲットにしており、厳密な手続き的制約と化学実験のきめ細かい操作要求を満たすことができない。 このギャップを埋めるためのフレームワークである‘textbf{RoboChemGym}は,タスク実行とシーン構成を反復的に洗練する‘textit{self-improving task synthesis} メカニズムを特徴とする,実世界の実験プロトコルに適合した高忠実な操作デモを自律的に生成するフレームワークである。 さらに、原子操作からフルサイクル実験ワークフローまで、さまざまな粒度にわたるパフォーマンスを体系的に評価する階層的ベンチマークを導入する。 RoboChemGymは、複雑な化学作業におけるエンボディエージェントの自動データ合成と能力評価のためのスケーラブルなパラダイムを定めており、完全にインテリジェントな研究室への重要な一歩として機能している。

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