OPERA: 언어 모델 에이전트를 활용한 신뢰성 있는 자율 광학 실험을 위한 연산자-잔차 피드백

OPERA: Operator-residual feedback for reliable autonomous optical experiments with language-model agents

자율 에이전트는 실험의 성공 여부를 제대로 반영하지 못하는 점수를 기반으로 행동을 선택합니다. 본 연구에서는 광학 실험을 위한 연산자-잔차 프레임워크인 OPERA를 개발했습니다. OPERA는 실험적 행동을 광학 연산자로 표현하고, 물리적으로 해석 가능한 잔차를 사용하여 결과를 평가합니다. 연산자는 측정, 제어 또는 재구성에 대한 실행 가능한 변경 사항을 지정하며, 잔차는 특정 물리 조건으로부터의 편차를 보고합니다. 에이전트는 이러한 정보를 활용하여 연산자를 선택, 결합 또는 생성하고, 실제 성능은 별도의 참조 값을 사용하여 독립적으로 평가됩니다. 세 가지 광학 작업에서, 점수만 사용하는 피드백 방식은 23.6%~39.0%의 경우에 점수 증가는 발생했지만 물리적인 개선은 이루어지지 않은 반면, 연산자-잔차 피드백 방식에서는 0.9%~1.9%의 비율로만 이러한 현상이 나타났습니다. 연산자-잔차 피드백 방식은 목표 달성 및 유지 가능성을 높이고 실험 비용을 절감했습니다. 디지털 트윈에서 선택된 프로토콜을 세 개의 광학 장비에 적용했으며, 반복적인 실험 결과는 구조광 재구성에 대한 예측 예산을 줄이는 효과를 보였습니다. 연산자와 잔차는 측정 가능한 물리적 증거를 기반으로 자율적인 의사 결정을 안내합니다.

Autonomous agents choose actions using scores that may not reflect experimental success. We developed OPERA, an operator-residual framework for optical experiments. It represents experimental actions as optical operators and evaluates their outcomes using physically interpretable residuals. Operators specify executable changes to measurement, control or reconstruction, while residuals report departures from specified physical conditions. The agent uses both to select, combine or generate operators, and physical performance is evaluated independently against a withheld reference. Across three optical tasks, score-only feedback produced score increases without physical improvement in 23.6--39.0\% of decisions, compared with 0.9--1.9\% for operator-residual feedback. Operator-residual feedback increased the probability of reaching and maintaining task targets and reduced experimental budgets. Protocols selected in digital twins were transferred to three optical instruments, and repeated experiments showed a lower projection budget in structured-light reconstruction. Together, operators and residuals guide autonomous decisions using measurable physical evidence.