GPTを活用した自然言語でのロボットアーム操作による化学実験の自動化

※筆者の主観と独断に基づくpromptからGPT-4が自動生成した記事です。不正確な内容が多々含まれる可能性があるので、ご了承ください。

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大きな背景として、化学実験は非常に大変な作業であり、きつい・汚い・危険（3K）とも称される分野です。再現性や属人性の問題も存在するため、試薬の添加操作などを自動化することが望まれています。化学実験をプログラミング化することで、プロセスデータや結果を自動的に蓄積できるため、非常に便利です。

技術的な背景として、化学工場やプラントでは多くの操作が自動化されていると言われています。したがって、ラボスケールでも自動化は原理的に可能です。しかし、その実現にはコストの問題があります。例えば、小型の自動実験装置でも一台あたり数千万円程度かかり、カスタマイズができないという課題があります。

技術的な背景の第二のポイントとして、最安のロボットアームは1万円程度で購入でき、ArduinoやラズベリーパイなどのIoTも数千円で手に入れることができます。また、カメラ類も安価であり、細かな器具は3Dプリンタで作成することが可能です。これにより、原理的には自動化が実現可能となっていますが、制御やインテグレーション、コストの問題が残っています。

ここで、AIの活用が期待されます。GPTによって自然言語でプログラミングができるようになったことで、ラボスケールでの自動実験の実装が一気に容易になってきました。GPTを活用して自然言語でロボットアームを操作し、化学実験の自動化を実現することが可能となるでしょう。

これからの展望として、GPTを利用した自然言語でのロボットアーム操作を応用し、化学実験の自動化を実現することで、再現性や属人性の問題を解決し、効率的で安全な化学実験が行えるようになることが期待されます。

参考: prompt

以下の筆者のメモを技術系のテイストのblog記事に纏めてください。ですます調で。ロジックの抜け・飛躍、そして未定義の専門用語が多くあるので、懇切丁寧に補足してください。メモの内容は網羅してください

topic: GPTに自然言語でロボットアームを操作させたい話(for chemical experiment)

大きな背景:　化学実験は結構大変。3K(きつい・汚い・危険)とも揶揄される世界。また、再現性や属人性の問題がある。NMR計測などが手作業から自動化したように、試薬の添加操作なども、自動化した方が良いかもしれない。化学実験をプログラミングするイメージ。プロセスデータとその結果を自動蓄積できるので、とても便利

技術的な背景:　化学工場やプラントでは、大半の操作は自動化されている(らしい)。なので、ラボスケールでも自動化は原理的に可能。なぜ難しいかというと、コスト。例えば自動実験装置は小型でも、一台あたり数千万円くらいする。しかもカスタマイズができない。

技術的な背景　その2:　ロボットアームは最安のものなら、1万円くらいで買える。ArduinoやラズベリーパイなどののIoTも数千円で買える。カメラ類も安い。細かな器具は3Dプリンタで作れる。なので、原理的には自動化が可能である。しかし、制御が難しい。インテグレーションとコストの問題

AIで何が出来るか:　GPTによって自然言語でプログラミングができるようになったので、ラボスケールでの自動実験の実装が一気に容易になってきた