Virtual Scientific Companion for Synchrotron Beamlines: A Prototype

要約

シンクロトロンビームラインの非常に高いX線束と特殊な機器により、他の場所では不可能な多用途の現場での高スループット研究が可能になりました。
したがって、ビームラインを効率的に運用するには、実験を器用かつ効率的に制御することが重要です。
人工知能と機械学習の手法は、施設のパフォーマンスを向上させるために常に開発されていますが、これらの開発の可能性を最大限に引き出すには、人間とコンピューターの効率的な対話が必要です。
自然言語は、人間がコミュニケーションを図るための最も直感的で効率的な方法です。
ただし、既存の大規模な言語モデルとツールの信頼性と再現性が低いため、科学目的で堅牢で信頼性の高いパフォーマンスを実現するには大規模な開発が必要です。
この研究では、仮想科学コンパニオン (VISION) のプロトタイプを紹介し、オープンソース言語モデルとビームラインの限られた計算リソースを使用して、自然言語を通じて基本的なビームライン操作を制御できることを実証します。
VISION の人間と AI の性質は、放射光ビームラインで既存の自動化システムとデータ フレームワークを活用します。

要約(オリジナル)

The extraordinarily high X-ray flux and specialized instrumentation at synchrotron beamlines have enabled versatile in-situ and high throughput studies that are impossible elsewhere. Dexterous and efficient control of experiments are thus crucial for efficient beamline operation. Artificial intelligence and machine learning methods are constantly being developed to enhance facility performance, but the full potential of these developments can only be reached with efficient human-computer-interaction. Natural language is the most intuitive and efficient way for humans to communicate. However, the low credibility and reproducibility of existing large language models and tools demand extensive development to be made for robust and reliable performance for scientific purposes. In this work, we introduce the prototype of virtual scientific companion (VISION) and demonstrate that it is possible to control basic beamline operations through natural language with open-source language model and the limited computational resources at beamline. The human-AI nature of VISION leverages existing automation systems and data framework at synchrotron beamlines.

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