ORGANA: A Robotic Assistant for Automated Chemistry Experimentation and Characterization

要約

化学実験はリソースと労力を大量に消費する可能性があり、電気化学における電極の研磨などの手作業が必要になることがよくあります。
従来のラボ自動化インフラストラクチャは、新しい実験に適応するという課題に直面しています。
これに対処するために、意思決定および認識ツールを使用してさまざまな化学実験を自動化する支援ロボット システムである ORGANA を紹介します。
化学者と協力して意思決定を行い、ロボットや実験装置を制御します。
ORGANA は、大規模言語モデル (LLM) を使用して化学者と対話し、実験の目標を導き出し、曖昧さを解消し、実験ログを提供します。
ORGANA は、スケジューリングとタスクの並列実行をサポートしながら、視覚的なフィードバックを使用して複雑なタスクを計画および実行します。
溶解度、pH測定、再結晶、電気化学実験におけるORGANAの機能を実証します。
電気化学では、フロー電池用のキノン誘導体の特性を評価するための 19 段階の計画を並行して実行します。
当社のユーザー調査によると、ORGANA はフラストレーションと身体的要求を 50% 以上軽減し、ユーザーは使用時に平均 80.3% の時間を節約しました。

要約(オリジナル)

Chemistry experiments can be resource- and labor-intensive, often requiring manual tasks like polishing electrodes in electrochemistry. Traditional lab automation infrastructure faces challenges adapting to new experiments. To address this, we introduce ORGANA, an assistive robotic system that automates diverse chemistry experiments using decision-making and perception tools. It makes decisions with chemists in the loop to control robots and lab devices. ORGANA interacts with chemists using Large Language Models (LLMs) to derive experiment goals, handle disambiguation, and provide experiment logs. ORGANA plans and executes complex tasks with visual feedback, while supporting scheduling and parallel task execution. We demonstrate ORGANA’s capabilities in solubility, pH measurement, recrystallization, and electrochemistry experiments. In electrochemistry, it executes a 19-step plan in parallel to characterize quinone derivatives for flow batteries. Our user study shows ORGANA reduces frustration and physical demand by over 50%, with users saving an average of 80.3% of their time when using it.

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