要約
この論文では、製薬研究開発ラボにおける自律的なラボモニタリングのための生成 AI とモバイル ロボットの利用を検討する概念実証研究について説明します。
この研究では、マルチモーダル モデルとビジョン ファウンデーション モデル (VFM) による異常検出と自動レポートの潜在的な利点を調査しています。これらは、実験室環境におけるコンプライアンスと安全性を強化する可能性があります。
さらに、この論文では、生成 AI アプローチの現在の限界について説明し、研究室モニタリングでの応用の将来の方向性を提案しています。
要約(オリジナル)
This paper presents a proof-of-concept study that examines the utilization of generative AI and mobile robotics for autonomous laboratory monitoring in the pharmaceutical R&D laboratory. The study investigates the potential advantages of anomaly detection and automated reporting by multi-modal model and Vision Foundation Model (VFM), which have the potential to enhance compliance and safety in laboratory environments. Additionally, the paper discusses the current limitations of the generative AI approach and proposes future directions for its application in lab monitoring.
arxiv情報
| 著者 | Shunichi Hato,Nozomi Ogawa |
| 発行日 | 2024-03-15 08:51:38+00:00 |
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