自主实验室编排器的最优资源利用

arXiv cs.AI 论文
autonomous-laboratories resource-utilization constraint-programming ai-agents scheduling laboratory-automation metal-organic-framework

摘要

本文提出了一种两步法，用于优化自主实验室中的资源利用率，该方法使用约束规划进行调度，并利用状态依赖关系实现稳健执行，并在金属有机框架合成平台上进行了演示。

arXiv:2607.01188v1 公告类型：新 摘要：在自主实验室中，AI代理建议下一个实验批次。然而，充分利用可用资源来规划和执行这些任务是一个完全不同的问题。在处理真实世界的硬件约束时，这可能会带来挑战，尤其是在存在多个不同容量和吞吐量的仪器时。在此，我们展示了一种两步法来解决我们自主金属有机框架合成平台的资源利用率问题。首先，我们使用约束规划来寻找最优调度。这可以找到在满足硬件限制和容量的同时最小化总时间的调度方案。其次，我们为每个任务使用状态依赖关系系统，从而能够稳健地执行最优调度。
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# 自主实验室编排器的最优资源利用
来源：https://arxiv.org/abs/2607.01188
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> 摘要：在自主实验室中，AI代理会建议下一批待执行的实验。然而，规划并执行这些任务以充分利用现有资源则完全是另一个问题。当处理现实世界中的硬件约束时，尤其是存在多个具有不同容量和吞吐量的仪器时，这会变得颇具挑战性。本文针对我们的金属有机框架合成自主平台，展示了一种两步式的资源利用方法。首先，我们使用约束编程来寻找最优调度方案。这些方案能在满足硬件限制和容量的同时，最小化总执行时间。其次，我们为每个任务引入状态依赖系统，从而实现对最优调度方案的稳健执行。

## 提交历史

来自：Austin McDannald 博士 \[查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/3f6bb6eb/2607.01188)\] **\[v1\]** 2026年7月1日周三 17:20:45 UTC（520 KB）

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