論文の概要: LabWorld: Learning Interactive 4D Worlds for Scientific Experimentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36592v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 03:52:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-29 04:15:49.227427
- Title: LabWorld: Learning Interactive 4D Worlds for Scientific Experimentation
- Title（参考訳）: LabWorld:科学実験のためのインタラクティブな4Dワールド
- Abstract要約: モノクラーRGBビデオからインタラクティブな4D実験室世界を再構築するためのエージェント駆動のReal2SimフレームワークであるLabWorldを紹介した。
LabWorldは再利用可能な3Dアセット、メトリックシーン、時間変化のあるオブジェクト状態、プロシージャイベントを復元する。
得られた世界は、幾何学、運動、調音、イベントを、リプレイ、検査、将来の実施された科学システムのための明示的で編集可能な状態として公開する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.02135053333529
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous scientific agents must not only reason about experiments but also interact with the physical environments in which they are executed. Existing laboratory simulators typically rely on manually constructed assets and predefined procedures, while laboratory videos capture real equipment, layouts, and interactions but leave this information implicit in pixels. We introduce LabWorld, an agent-driven Real2Sim framework for reconstructing interactive 4D laboratory worlds from monocular RGB video. LabWorld recovers reusable 3D assets, a metric scene, time-varying object states, and procedure events. Multi-frame observations provide complementary evidence for asset and scene reconstruction, while motion reconstruction combines visual and geometric observations with event constraints encoding the spatial and temporal requirements of laboratory interactions. We evaluate LabWorld on real pipetting and vortexing videos collected in our laboratory against general-purpose agentic and dedicated reconstruction baselines. For pipetting, LabWorld achieves a mean Mask IoU of 0.501, exceeding the strongest baseline by 0.033. For vortexing, it achieves a mean Tube-Length-Normalized PCK-AUC of 0.638, exceeding the strongest baseline by 0.035. On five pipetting videos, event-conditioned reconstruction increases the fraction of modeled physical constraints satisfied from 14.3% (5/35) to 100% (35/35). The resulting worlds expose geometry, motion, articulation, and events as explicit, editable state for replay, inspection, and future embodied scientific systems.
- Abstract（参考訳）: 自律的な科学的エージェントは、実験を理由づけるだけでなく、それらが実行される物理的環境と相互作用する必要がある。
既存の実験室シミュレーターは手作業で作られた資産と事前に定義された手順に依存し、実験室のビデオは実際の機器、レイアウト、相互作用をキャプチャするが、この情報はピクセル内に暗黙的に残す。
モノクラーRGBビデオからインタラクティブな4D実験室世界を再構築するためのエージェント駆動のReal2SimフレームワークであるLabWorldを紹介した。
LabWorldは再利用可能な3Dアセット、メトリックシーン、時間変化のあるオブジェクト状態、プロシージャイベントを復元する。
複数フレームの観察は、アセットとシーンの再構築を補完する証拠を提供する一方、動きの再構成は、視覚的および幾何学的な観察と、実験室の相互作用の空間的および時間的要求を規定するイベント制約を組み合わせたものである。
実験室で収集した実際の配管および渦流ビデオについて, 汎用エージェントおよび専用再構築ベースラインに対して, LabWorldの評価を行った。
LabWorldのパイティングでは、平均Mask IoUは0.501で、ベースラインが0.033を超えている。
渦発生では、平均管長Normalized PCK-AUCが0.638であり、ベースラインが0.035を超える。
5つのピッティングビデオでは、イベント条件の再構成により、モデル化された物理的制約の比率が14.3%(5/35)から100%(35/35)に増加する。
得られた世界は、幾何学、運動、調音、イベントを、リプレイ、検査、将来の実施された科学システムのための明示的で編集可能な状態として公開する。
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