การควบคุมเครื่องมือในห้องปฏิบัติการทางวิทยาศาสตร์มักต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นอุปสรรคสำหรับนักวิจัยจำนวนมาก งานวิจัยนี้จึงนำเสนอแนวทางการใช้ Large Language Models (LLMs) เช่น ChatGPT และ AI Agent มาช่วยลดช่องว่างดังกล่าว
ผ่านกรณีศึกษาการใช้งานชุดเครื่องมือที่สามารถเป็นได้ทั้งกล้องแบบพิกเซลเดี่ยว (Single-pixel camera) และกล้องจุลทรรศน์ photocurrent ทีมวิจัยได้แสดงให้เห็นว่า ChatGPT สามารถช่วยสร้างสคริปต์ควบคุมเครื่องมือได้ตามต้องการ ซึ่งช่วยลดกำแพงทางเทคนิคสำหรับการทดลองที่ต้องมีการปรับแต่งเฉพาะตัวอย่างมาก
นอกจากนี้ งานวิจัยยังได้ขยายขีดความสามารถไปสู่การสร้าง AI Agent ที่สามารถควบคุมเครื่องมือได้ด้วยตนเองและปรับปรุงกลยุทธ์การควบคุมได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งแนวทางนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ระบบอัตโนมัติในห้องปฏิบัติการเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกคน และช่วยเร่งความเร็วในกระบวนการค้นพบทางวิทยาศาสตร์
