PUDA: An AI-Native Hardware Harness for Self-Driving Laboratories

📄 arXiv: 2607.26464v1 📥 PDF

作者: Zekun Ren, Hongzhao Tan, Jiaen Yee, Kedar Hippalgaonkar

分类: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI

发布日期: 2026-07-29

💡 一句话要点

提出PUDA以解决自驾实验室的硬件交互问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自驾实验室 硬件交互 命令行环境 数据可追溯性 物理AI 实验执行效率 AI原生架构

📋 核心要点

  1. 现有的自驾实验室通常依赖于人机交互界面，导致硬件执行不够高效和可审计。
  2. PUDA通过命令行环境替代传统图形用户界面，提供了一种更高效的实验执行方式，确保硬件操作的确定性。
  3. PUDA的设计使得实验的选择与执行分离，提升了实验的可重复性和数据的可追溯性。

📝 摘要（中文）

物理统一设备架构（PUDA）是一种面向人工智能的硬件框架，旨在为自驾实验室（SDL）提供支持。PUDA通过命令行运行环境，使得代理能够观察、定位、决策和执行实验，同时确保硬件执行的确定性、原子性和可审计性。该框架设计为无头模式，设备通过可发现的命令行接口呈现，JSON协议通过分布式消息系统进行路由，命令响应、数据产品和报告以结构化记录的形式保存。PUDA将协议、运行、样本、测量和命令日志组织成一个与运行标识符和时间戳关联的AI原生数据结构，保留从提交协议到硬件响应再到数据产品的来源信息。PUDA将科学编排与物理操作和数据遥测分开，代理选择实验，而PUDA执行验证的命令并捕获与来源关联的状态、响应和数据。

🔬 方法详解

问题定义：现有自驾实验室依赖于人机交互界面，导致实验执行效率低下，且难以保证硬件操作的可审计性和确定性。

核心思路：PUDA提出了一种命令行运行环境，允许代理观察、决策和执行实验，确保硬件操作的原子性和可追溯性。通过这种设计，PUDA能够有效地分离科学编排与物理操作。

技术框架：PUDA的整体架构包括可发现的命令行接口、分布式消息系统和结构化记录的保存机制。主要模块包括协议管理、运行监控、数据采集和命令日志。

关键创新：PUDA的创新在于其无头设计和AI原生数据结构，允许实验的选择与执行分离，提升了实验的可重复性和数据的可追溯性。与传统方法相比，PUDA并不只是一个优化器或编排工具，而是一个完整的执行和数据环境。

关键设计：PUDA使用JSON协议进行数据传输，命令响应和数据产品以结构化记录的形式保存，确保数据的完整性和可审计性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PUDA在实验执行效率和数据可追溯性方面表现出色，能够确保硬件操作的确定性和原子性。通过与传统方法的对比，PUDA显著提升了实验的可重复性，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

PUDA在自驾实验室的应用潜力巨大，能够提升实验的执行效率和数据的可追溯性。其设计理念可扩展至其他需要高效硬件交互的领域，如机器人控制、自动化实验和智能制造等，未来可能对物理AI系统的开发产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Physical Unified Device Architecture (PUDA) is an AI-native hardware harness for self-driving laboratories (SDLs). Rather than building a human-centered graphical user interface (GUI) orchestration layer, PUDA creates a command-line runtime environment that lets agents observe, orient, decide, and act over experiments while hardware execution remains deterministic, atomic, and auditable. Headless by design, devices appear through discoverable command-line interfaces, JSON protocols are routed through a distributed messaging system, and command responses, data products, and reports are preserved as structured records. PUDA organizes protocols, runs, samples, measurements, and command logs into an AI-native data structure linked by run identifiers and timestamps, preserving provenance from submitted protocol through hardware response to resulting data products. PUDA separates scientific orchestration from physical operation and data telemetry: agents choose experiments, while PUDA executes validated commands and captures provenance-linked state, responses, and data. The contribution is not another optimizer, orchestrator, or recipe language. It is a practical execution and data environment for agentic SDLs; the broader physical AI implication is that PUDA provides an AI-native hardware harness for AI systems to interact with physical tools.