LabGuard: 자연어 기반 실험실 규칙을 실시간 보호 장치로 변환하여 로봇 실험실 에이전트의 안전성을 확보하는 방법

LabGuard: Grounding Natural-Language Laboratory Rules into Runtime Guards for Embodied Laboratory Agents

과학적 로봇 에이전트는 점점 더 복잡한 실험 절차를 수행할 수 있게 되었지만, 동적인 실험실 환경에서 이러한 절차를 안전하게 실행하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존의 안전 접근 방식은 종종 안전 규칙, 매뉴얼, 프로토콜 및 표준 운영 절차를 포함하는 자연어 기반 실험실 지식을 기계적으로 검증 가능한 실시간 제약 조건으로 변환하는 중요한 단계를 간과합니다. 본 논문에서는 LabGuard (Laboratory Guard)라는 언어-실행 안전 시스템을 소개합니다. LabGuard는 자연어 기반 실험실 규칙을 실행 가능한 사양으로 변환하고, 이를 실시간 보호 장치로 배포합니다. LabGuard는 크게 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다: LabGuard-IR은 타입이 지정된 실행 가능 표현을 정의하며, LabGuard-Bench는 203개의 초기 실험실 규칙에서 확장된 812개의 감독 데이터셋을 제공하고, LabGuard-Grounder는 자연어 기반 실험실 규칙을 LabGuard-IR로 매핑합니다. 생성된 IR 인스턴스는 LabGuard 파이프라인에 의해 처리되어 실시간 모니터로 컴파일되고 컨트롤러 경계에서 적용됩니다. 실험 결과, LabGuard는 새로운 실험실 규칙 소스로 일반화될 수 있으며, 79.4의 작업 범위 F1 점수를 달성하고, 모니터 컴파일 후 안전하지 않은 이벤트 발생률을 39.5%에서 23.8%로 감소시켰습니다. LabUtopia 환경에서 LabGuard의 실시간 모니터는 ACT와 통합되어 개입 빈도를 0.5% 미만으로 유지하면서 작업 성공률을 보존합니다.

Scientific embodied agents are increasingly capable of carrying out laboratory procedures, but executing these procedures safely in dynamic laboratory environments remains challenging. Current safety approaches often overlook the intermediate step of transforming laboratory natural language, including safety rules, manuals, protocols, and standard operating procedures, into machine-checkable runtime constraints. We introduce LabGuard (Laboratory Guard), a language-to-execution safety suite that grounds natural-language laboratory rules into executable specifications and deploys them as runtime guards. LabGuard includes three core components: LabGuard-IR, which defines a typed executable representation; LabGuard-Bench, which provides 812 supervised annotations expanded from 203 seed laboratory rules; and LabGuard-Grounder, which maps natural-language laboratory rules into LabGuard-IR. The resulting IR instances are handled by the LabGuard Pipeline, which compiles them into runtime monitors and applies them at the controller boundary. Experiments show that LabGuard generalizes to unseen laboratory-rule sources, achieves 79.4 task-scope F1, and reduces unsafe events from 39.5% to 23.8% after monitor compilation. In LabUtopia, its runtime monitors integrate with ACT, keeping interventions below 0.5% while preserving task success.