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AIDB Daily Papers

LLMによる完全自律型実験装置制御の実現に向けて

原題: Toward Full Autonomous Laboratory Instrumentation Control with Large Language Models
著者: Yong Xie, Kexin He, Andres Castellanos-Gomez
公開日: 2026-03-25 | 分野: LLM AI 科学 自動化 Python 制御 研究 実験 プログラミング

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • ChatGPT等のLLMとAIエージェントを活用し、実験装置の効率的なプログラミングと自動化を試みた研究。
  • 計算スキル不足の研究者でも実験装置のカスタマイズが容易になり、科学の進歩を加速させる可能性を示す。
  • 単一点カメラや走査型光電流顕微鏡の制御を例に、LLMが自律的に実験装置を操作し制御戦略を洗練できることを実証。

Abstract

The control of complex laboratory instrumentation often requires significant programming expertise, creating a barrier for researchers lacking computational skills. This work explores the potential of large language models (LLMs), such as ChatGPT, and LLM-based artificial intelligence (AI) agents to enable efficient programming and automation of scientific equipment. Through a case study involving the implementation of a setup that can be used as a single-pixel camera or a scanning photocurrent microscope, we demonstrate how ChatGPT can facilitate the creation of custom scripts for instrumentation control, significantly reducing the technical barrier for experimental customization. Building on this capability, we further illustrate how LLM-assisted tools can be extended into autonomous AI agents capable of independently operating laboratory instruments and iteratively refining control strategies. This approach underscores the transformative role of LLM-based tools and AI agents in democratizing laboratory automation and accelerating scientific progress.

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