:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yoshikawa, Naruki, Tamura, Ryo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Artificial Intelligence Materials Science Robotics
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2605.15227
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

NIMS-OS: An automation software to implement a closed loop between artificial intelligence and robotic experiments in materials science
von: Tamura, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LLM-guided phase diagram construction through high-throughput experimentation
von: Tamura, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

aLLoyM: A large language model for alloy phase diagram prediction
von: Oikawa, Yuna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Building reliable sim driving agents by scaling self-play
von: Cornelisse, Daphne, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Qumus: Realization of An Embodied AI Quantum Material Experimentalist
von: Shi, Lihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robot Context Protocol (RCP): A Runtime-Agnostic Interface for Agent-Aware Robot Control
von: Lee, Lambert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ORGANA: A Robotic Assistant for Automated Chemistry Experimentation and Characterization
von: Darvish, Kourosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable deep learning improves human mental models of self-driving cars
von: Kenny, Eoin M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Predicting Any Human Trajectory In Context
von: Fujii, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Humanoid Robot Autonomy: A Dynamic Architecture Integrating Continuous thought Machines (CTM) and Model Context Protocol (MCP)
von: Wang, Libo
Veröffentlicht: (2025)

LLM-based Human-like Traffic Simulation for Self-driving Tests
von: Li, Wendi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized dynamic cognitive hierarchy models for strategic driving behavior
von: Sarkar, Atrisha, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Hypothesis on the Functional Advantages of the Selection-Broadcast Cycle Structure: Global Workspace Theory and Dealing with a Real-Time World
von: Nakanishi, Junya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

COLSON: Controllable Learning-Based Social Navigation via Diffusion-Based Reinforcement Learning
von: Matsumoto, Kohei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Autonomy in Scientific Experiments: A Hierarchical Taxonomy for Autonomous Large-Scale Facilities
von: Houx, James Le
Veröffentlicht: (2026)

Simulation-based reinforcement learning for real-world autonomous driving
von: Osiński, Błażej, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Vision based driving agent for race car simulation environments
von: Bári, Gergely, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human-compatible driving partners through data-regularized self-play reinforcement learning
von: Cornelisse, Daphne, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Structure: Revolutionising Materials Discovery via AI-Driven Synthesis Protocol-Property Relationships
von: Lambard, Guillaume
Veröffentlicht: (2026)

ContextVLA: Vision-Language-Action Model with Amortized Multi-Frame Context
von: Jang, Huiwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What drives performance in molecular MPNNs? An operator-level factorial benchmark
von: Jiao, Panyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Growing from Exploration: A self-exploring framework for robots based on foundation models
von: Li, Shoujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RetailOpt: Opt-In, Easy-to-Deploy Trajectory Estimation from Smartphone Motion Data and Retail Facility Information
von: Yonetani, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TaCarla: A comprehensive benchmarking dataset for end-to-end autonomous driving
von: Gorgulu, Tugrul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Model-Free Reinforcement Learning for Symbolic Automata-encoded Objectives
von: Balakrishnan, Anand, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Estimating Control Barriers from Offline Data
von: Yu, Hongzhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Motion planning for off-road autonomous driving based on human-like cognition and weight adaptation
von: Wang, Yuchun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Prompts to Protocols: An AI Agent for Laboratory Automation
von: Angelopoulos, Angelos, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Coupling Language Models with Physics-based Simulation for Synthesis of Inorganic Materials
von: Staley, Edward W., et al.
Veröffentlicht: (2026)

GENIUS: An Agentic AI Framework for Autonomous Design and Execution of Simulation Protocols
von: Soleymanibrojeni, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Differentiable Physics-based System Identification for Robotic Manipulation of Elastoplastic Materials
von: Yang, Xintong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Autonomous and Safe Last-mile Deliveries with AI-augmented Self-driving Delivery Robots
von: Shaklab, Eyad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Eco-driving for Electric Connected Vehicles at Signalized Intersections: A Parameterized Reinforcement Learning approach
von: Jiang, Xia, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MPCFormer: A physics-informed data-driven approach for explainable socially-aware autonomous driving
von: Hu, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchically Encapsulated Representation for Protocol Design in Self-Driving Labs
von: Shi, Yu-Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diverse Controllable Diffusion Policy with Signal Temporal Logic
von: Meng, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Octopus Protocol: One-Shot Hardware Discovery and Control for AI Agents via Infrastructure-as-Prompts
von: Simeon, Quilee, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Visual Prompting for Robotic Manipulation with Annotation-Guided Pick-and-Place Using ACT
von: Muttaqien, Muhammad A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

RICL: Adding In-Context Adaptability to Pre-Trained Vision-Language-Action Models
von: Sridhar, Kaustubh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Control: Automatic Model-based Control Synthesis for Heterogeneous Robot Skills
von: Wei, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)