Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2508.20254v1

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 机器学习

arXiv:2508.20254v1 (cs)
[提交于 2025年8月27日 ]

标题: 超越优化:探索自主实验中的新颖性发现

标题: Beyond Optimization: Exploring Novelty Discovery in Autonomous Experiments

Authors:Ralph Bulanadi, Jawad Chowdhury, Funakubo Hiroshi, Maxim Ziatdinov, Rama Vasudevan, Arpan Biswas, Yongtao Liu
摘要: 自主实验(AEs)通过将人工智能与自动化实验平台相结合,正在改变科学研究的进行方式。 当前的AEs主要集中在预定义目标的优化;虽然加速了这一目标,但这种方法限制了意外或未知物理现象的发现。 在这里,我们引入了一个新框架, INS2ANE(集成新颖性评分-战略自主非光滑探索),以增强自主实验中新颖现象的发现。 我们的方法集成了两个关键组件:(1)一个新颖性评分系统,用于评估实验结果的独特性,以及(2)一种战略采样机制,即使在传统标准下看起来不太有希望的区域,也会促进对未充分采样的区域的探索。 我们在一个具有已知真实值的预先获取数据集上验证了这种方法,该数据集包括图像光谱对。 我们进一步在自主扫描探针显微镜实验中实现了这一过程。 与传统优化程序相比,INS2ANE显著增加了探索现象的多样性,提高了发现之前未观察到现象的可能性。 这些结果展示了AE在增强科学发现深度方面的潜力;结合AE提供的效率,这种方法有望通过同时探索复杂的实验空间来揭示新现象,从而加速科学研究。
摘要: Autonomous experiments (AEs) are transforming how scientific research is conducted by integrating artificial intelligence with automated experimental platforms. Current AEs primarily focus on the optimization of a predefined target; while accelerating this goal, such an approach limits the discovery of unexpected or unknown physical phenomena. Here, we introduce a novel framework, INS2ANE (Integrated Novelty Score-Strategic Autonomous Non-Smooth Exploration), to enhance the discovery of novel phenomena in autonomous experimentation. Our method integrates two key components: (1) a novelty scoring system that evaluates the uniqueness of experimental results, and (2) a strategic sampling mechanism that promotes exploration of under-sampled regions even if they appear less promising by conventional criteria. We validate this approach on a pre-acquired dataset with a known ground truth comprising of image-spectral pairs. We further implement the process on autonomous scanning probe microscopy experiments. INS2ANE significantly increases the diversity of explored phenomena in comparison to conventional optimization routines, enhancing the likelihood of discovering previously unobserved phenomena. These results demonstrate the potential for AE to enhance the depth of scientific discovery; in combination with the efficiency provided by AEs, this approach promises to accelerate scientific research by simultaneously navigating complex experimental spaces to uncover new phenomena.
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci)
引用方式: arXiv:2508.20254 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2508.20254v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.20254
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Ralph Bulanadi Dr. [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 8 月 27 日 20:19:04 UTC (1,133 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.LG
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.mtrl-sci
cs

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号