論文の概要: 14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06283v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 07:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 10:29:07.634361
• Title: 14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon
• Title（参考訳）: LLMが物質科学と化学を変換する14の例:大規模言語モデルハッカソンのリフレクション
• Authors: Kevin Maik Jablonka, Qianxiang Ai, Alexander Al-Feghali, Shruti Badhwar, Joshua D. Bocarsly Andres M Bran, Stefan Bringuier, L. Catherine Brinson, Kamal Choudhary, Defne Circi, Sam Cox, Wibe A. de Jong, Matthew L. Evans, Nicolas Gastellu, Jerome Genzling, Mar\'ia Victoria Gil, Ankur K. Gupta, Zhi Hong, Alishba Imran, Sabine Kruschwitz, Anne Labarre, Jakub L\'ala, Tao Liu, Steven Ma, Sauradeep Majumdar, Garrett W. Merz, Nicolas Moitessier, Elias Moubarak, Beatriz Mouri\~no, Brenden Pelkie, Michael Pieler, Mayk Caldas Ramos, Bojana Rankovi\'c, Samuel G. Rodriques, Jacob N. Sanders, Philippe Schwaller, Marcus Schwarting, Jiale Shi, Berend Smit, Ben E. Smith, Joren Van Heck, Christoph V\"olker, Logan Ward, Sean Warren, Benjamin Weiser, Sylvester Zhang, Xiaoqi Zhang, Ghezal Ahmad Zia, Aristana Scourtas, KJ Schmidt, Ian Foster, Andrew D. White, Ben Blaiszik
• Abstract要約: 我々は化学、材料科学などにおける大規模言語モデル(LLM)の適用についてハッカソンを開催した。 この記事ではハッカソンの一部として構築されたプロジェクトを概説する。 多様なトピックや作業プロトタイプが2日以内で生成されるという事実は、LLMが私たちの分野の将来に大きな影響を与えることを浮き彫りにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.115629218452614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemistry and materials science are complex. Recently, there have been great successes in addressing this complexity using data-driven or computational techniques. Yet, the necessity of input structured in very specific forms and the fact that there is an ever-growing number of tools creates usability and accessibility challenges. Coupled with the reality that much data in these disciplines is unstructured, the effectiveness of these tools is limited. Motivated by recent works that indicated that large language models (LLMs) might help address some of these issues, we organized a hackathon event on the applications of LLMs in chemistry, materials science, and beyond. This article chronicles the projects built as part of this hackathon. Participants employed LLMs for various applications, including predicting properties of molecules and materials, designing novel interfaces for tools, extracting knowledge from unstructured data, and developing new educational applications. The diverse topics and the fact that working prototypes could be generated in less than two days highlight that LLMs will profoundly impact the future of our fields. The rich collection of ideas and projects also indicates that the applications of LLMs are not limited to materials science and chemistry but offer potential benefits to a wide range of scientific disciplines.
• Abstract（参考訳）: 化学と材料科学は複雑である。 近年、データ駆動や計算技術を用いて、この複雑さに対処することに成功した。 しかし、非常に特定の形式で構造化された入力の必要性と、ツールがどんどん増え続けているという事実は、ユーザビリティとアクセシビリティの課題を生み出します。 これらの分野の多くのデータが構造化されていないという事実と相まって、これらのツールの有効性は限られている。 大規模言語モデル(LLM)がこれらの問題に対処する可能性があることを示す最近の研究によって、我々は化学、材料科学などにおけるLLMの応用に関するハッカソンイベントを開催した。 この記事では、このハッカソンで構築されたプロジェクトについて紹介する。 参加者は、分子や材料の特性の予測、ツールの新しいインターフェースの設計、構造化されていないデータからの知識の抽出、新しい教育アプリケーションの開発など、様々な用途にLLMを使用した。 多様なトピックや作業プロトタイプが2日以内で生成されるという事実は、LLMが私たちの分野の将来に大きな影響を与えることを浮き彫りにします。 アイデアとプロジェクトの豊富な収集は、LLMの応用は物質科学や化学に限らず、幅広い科学分野に潜在的利益をもたらすことを示している。

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