Toward Full Autonomous Laboratory Instrumentation Control with Large Language Models

📄 arXiv: 2604.03286 📥 PDF

作者: Yong Xie, Kexin He, Andres Castellanos-Gomez

分类: cs.AI, cs.HC

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

利用大语言模型实现实验室仪器全自动控制

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 实验室自动化 仪器控制 人工智能代理 单像素相机

📋 核心要点

  1. 现有实验室仪器控制依赖专业编程知识，限制了非计算背景研究人员的使用。
  2. 利用大型语言模型，构建AI代理，自动生成仪器控制脚本并迭代优化控制策略。
  3. 通过单像素相机和扫描光电流显微镜案例，验证了该方法降低技术门槛和加速实验定制的潜力。

📝 摘要（中文）

复杂实验室仪器的控制通常需要大量的编程专业知识，这对于缺乏计算技能的研究人员来说构成了一道障碍。本研究探索了诸如ChatGPT等大型语言模型（LLMs）以及基于LLM的人工智能（AI）代理在实现科学设备高效编程和自动化方面的潜力。通过一个案例研究，该案例涉及实现一个可用作单像素相机或扫描光电流显微镜的装置，我们展示了ChatGPT如何促进用于仪器控制的自定义脚本的创建，从而显著降低了实验定制的技术门槛。在此能力的基础上，我们进一步说明了如何将LLM辅助工具扩展为能够独立操作实验室仪器并迭代改进控制策略的自主AI代理。这种方法强调了基于LLM的工具和AI代理在普及实验室自动化和加速科学进步方面的变革性作用。

🔬 方法详解

问题定义：现有实验室仪器的控制通常需要研究人员具备专业的编程技能，这对于许多不具备深厚计算背景的科学家来说是一个巨大的障碍。他们难以根据自身需求定制实验流程，从而限制了科研效率和创新。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的代码生成和理解能力，将复杂的仪器控制任务转化为自然语言指令，由LLM自动生成相应的控制脚本。此外，通过构建基于LLM的AI代理，实现仪器的自主操作和控制策略的迭代优化。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 使用自然语言描述实验需求和仪器控制目标；2) 利用LLM（如ChatGPT）将自然语言指令转化为可执行的仪器控制脚本；3) 将生成的脚本部署到仪器控制系统中，实现仪器的自动化操作；4) 构建基于LLM的AI代理，通过与环境交互和反馈学习，不断优化控制策略，提高实验效率。

关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于实验室仪器的自动化控制，实现了从自然语言到可执行代码的转换，极大地降低了仪器控制的技术门槛。此外，通过构建基于LLM的AI代理，实现了仪器的自主操作和控制策略的迭代优化，提高了实验效率和自动化程度。

关键设计：在实验中，研究人员使用了ChatGPT作为LLM，并针对单像素相机和扫描光电流显微镜两种仪器进行了案例研究。他们通过自然语言描述了实验需求，并利用ChatGPT生成了相应的控制脚本。此外，他们还设计了基于LLM的AI代理，通过与环境交互和反馈学习，不断优化控制策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

该研究通过单像素相机和扫描光电流显微镜的案例研究，验证了利用大型语言模型进行仪器控制的可行性和有效性。研究表明，ChatGPT可以有效地生成仪器控制脚本，降低了实验定制的技术门槛。此外，基于LLM的AI代理能够自主操作仪器并迭代优化控制策略，提高了实验效率。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要复杂仪器控制的科研领域，如材料科学、生物医学、化学等。通过降低仪器控制的技术门槛，可以加速科研进程，促进创新。未来，该技术有望实现实验室的全面自动化，提高科研效率，并使更多研究人员能够参与到科学研究中来。

📄 摘要（原文）

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.