論文の概要: LabCompiler: A Framework for Verifiable Human-Machine Laboratory Execution from Imperfect Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19550v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 04:06:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.951626
• Title: LabCompiler: A Framework for Verifiable Human-Machine Laboratory Execution from Imperfect Protocols
• Title（参考訳）: LabCompiler:不完全なプロトコルによる人間・機械実験の検証のためのフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,不完全な自然言語プロトコルを検証可能なヒューマンマシンに変換するプロトコル・ツー・エグゼクティブ・フレームワークであるLabCompilerを紹介する。 二段階のデバイス非依存グラフ表現は、ハードウェア固有の実装から実験的なセマンティクスを分離し、協調された人間実行による機能ベースのデバイス割り当てをサポートする。 実験の結果、LabCompilerはプロトコルエラー訂正においてフロンティアよりも優れており、不均一な部分的に自動化された実験室環境における協調された人間マシンの実行を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.982465644051615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Closing the loop of AI-driven science requires reliably translating natural-language protocols into executable laboratory workflows despite protocol defects and heterogeneous hardware. Existing approaches often couple scientific interpretation with device-specific code generation, making errors difficult to localize and limiting reuse across laboratory platforms. We introduce LabCompiler, a robust protocol-to-execution framework that transforms imperfect natural-language protocols into verifiable human-machine workflows. Its protocol firewall diagnoses and repairs defects before compilation while preserving unaffected content, guided by troubleshooting knowledge accumulated through perturbation-guided self-evolution. A two-level, device-agnostic graph representation separates experimental semantics from hardware-specific implementation and supports capability-based device assignment with coordinated human execution. We further introduce a protocol recovery benchmark covering four controlled perturbation types and naturally occurring errors collected from protocols written by iGEM participants. Experiments show that LabCompiler outperforms frontier LLMs in protocol error correction while enabling coordinated human-machine execution across heterogeneous, partially automated laboratory settings.
• Abstract（参考訳）: AI駆動科学のループを閉じるには、プロトコルの欠陥と不均一なハードウェアにもかかわらず、自然言語プロトコルを実行可能な実験室ワークフローに確実に翻訳する必要がある。 既存のアプローチでは、しばしばデバイス固有のコード生成と科学的解釈が混在しており、検査プラットフォーム間の再利用のローカライズや制限を困難にしている。 本稿では,不完全な自然言語プロトコルを検証可能なヒューマンマシンワークフローに変換する,堅牢なプロトコル・ツー・エグゼクティブフレームワークであるLabCompilerを紹介する。 そのプロトコルファイアウォールは、摂動誘導による自己進化を通じて蓄積されたトラブルシューティング知識によって導かれる、影響のないコンテンツを保持しながら、コンパイル前に欠陥を診断し、修復する。 二段階のデバイス非依存グラフ表現は、ハードウェア固有の実装から実験的なセマンティクスを分離し、協調された人間実行による機能ベースのデバイス割り当てをサポートする。 さらに、iGEM参加者が作成したプロトコルから、制御された摂動タイプと自然発生するエラーをカバーしたプロトコル回復ベンチマークを導入する。 実験の結果,LabCompiler はプロトコルエラー訂正においてフロンティア LLM よりも優れ,不均一な部分的に自動化された実験室環境における協調的なヒューマンマシン実行を実現していることがわかった。

関連論文リスト

• RoboChemGym: A Protocol-Driven Generative Simulation Framework for Long-Horizon Chemical Manipulation [60.85696622722056]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-02T02:43:15Z)
• SciHorizon-eLab: An Agentic Protocol-to-Task Compiler for Scalable Benchmarking of Scientific Embodied Agents [30.43382760502922]
  身体的エージェントは、科学実験を自動化するための有望なルートを提供する。 既存のシミュレーションベースの実験室ベンチマークは、手作業のエンジニアリングに大きく依存している。 本稿では,エージェントプロトコル対タスクコンパイラであるSciHorizon-eLabを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-25T08:18:45Z)
• 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)
• Claw AI Lab: An Autonomous Multi-Agent Research Team [73.07229229907435]
  今回紹介するClaw AI Labは,ラボネイティブな自律型研究プラットフォームである。 1つのエージェントや固定されたシリアルワークフローを中心にシステムを集中するのではなく、ユーザーは1つのプロンプトから完全な研究チームをインスタンス化できる。 Claw-Code Harnessはローカル、データセット、チェックポイントを接続して実行可能な実験を行い、実行成果物を研究ループにフィードバックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T16:02:53Z)
• From Prompts to Protocols: An AI Agent for Laboratory Automation [1.9609766210591626]
  大規模な言語モデルと実験室オーケストレーションを統合したAIエージェントアーキテクチャを提案する。 AIエージェントは、自動検証とエラー訂正を備えたエージェントループの下で動作する。 プロトコルの作成、両方のプロトコルの実行と監視、クローズドループ最適化キャンペーンなど、完全な実験ライフサイクルをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-15T18:52:41Z)
• LabBuilder: Protocol-Grounded 3D Layout Generation for Interactable and Safe Laboratory [93.63620478256063]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-04T07:24:56Z)
• 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)

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。