論文の概要: Human-AI Co-Creation Approach to Find Forever Chemicals Replacements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05389v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 17:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 13:49:08.560561
• Title: Human-AI Co-Creation Approach to Find Forever Chemicals Replacements
• Title（参考訳）: 化学代替品発見のための人間-AI共同開発手法
• Authors: Juliana Jansen Ferreira, Vin\'icius Segura, Joana G. R. Souza, Gabriel D. J. Barbosa, Jo\~ao Gallas, Renato Cerqueira, Dmitry Zubarev
• Abstract要約: 我々は、人間とAIの共同創造プロセスをサポートするソフトウェアフレームワークを設計しています。 我々のアプローチは、物質発見を加速するために、AI能力と主題の専門家のドメイン固有の知識を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.122672716129844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models are a powerful tool in AI for material discovery. We are designing a software framework that supports a human-AI co-creation process to accelerate finding replacements for the ``forever chemicals''-- chemicals that enable our modern lives, but are harmful to the environment and the human health. Our approach combines AI capabilities with the domain-specific tacit knowledge of subject matter experts to accelerate the material discovery. Our co-creation process starts with the interaction between the subject matter experts and a generative model that can generate new molecule designs. In this position paper, we discuss our hypothesis that these subject matter experts can benefit from a more iterative interaction with the generative model, asking for smaller samples and ``guiding'' the exploration of the discovery space with their knowledge.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、物質発見のためのAIの強力なツールである。 我々は、現代生活を可能にする「常用化学物質」の代替品の発見を加速するために、人間とAIの共創プロセスをサポートするソフトウェアフレームワークを設計していますが、環境や人間の健康には有害です。 我々のアプローチは、物質発見を加速するために、AI能力と主題の専門家のドメイン固有の暗黙の知識を組み合わせる。 私たちの共同生成プロセスは、主題の専門家と新しい分子デザインを生み出す生成モデルとの相互作用から始まります。 本稿では,これらの主題の専門家がより反復的に生成モデルと相互作用し,より小さなサンプルを求め,その知識を用いて発見空間の探索を'誘導'する,という仮説について議論する。

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