Fugu-MT 論文翻訳(概要): Materials Informatics Transformer: A Language Model for Interpretable Materials Properties Prediction

論文の概要: Materials Informatics Transformer: A Language Model for Interpretable Materials Properties Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16259v1
Date: Wed, 30 Aug 2023 18:34:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-01 18:37:26.600908
Title: Materials Informatics Transformer: A Language Model for Interpretable Materials Properties Prediction
Title（参考訳）: materials informatics transformer: 解釈可能な材料特性予測のための言語モデル
Authors: Hongshuo Huang, Rishikesh Magar, Changwen Xu and Amir Bariti Farimani
Abstract要約: 本稿では,材料特性予測のための材料情報変換器(MatInFormer)について紹介する。具体的には、関連する空間群情報のトークン化を通じて結晶学の文法を学習する新しいアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, the remarkable capabilities of large language models (LLMs) have been illustrated across a variety of research domains such as natural language processing, computer vision, and molecular modeling. We extend this paradigm by utilizing LLMs for material property prediction by introducing our model Materials Informatics Transformer (MatInFormer). Specifically, we introduce a novel approach that involves learning the grammar of crystallography through the tokenization of pertinent space group information. We further illustrate the adaptability of MatInFormer by incorporating task-specific data pertaining to Metal-Organic Frameworks (MOFs). Through attention visualization, we uncover the key features that the model prioritizes during property prediction. The effectiveness of our proposed model is empirically validated across 14 distinct datasets, hereby underscoring its potential for high throughput screening through accurate material property prediction.
Abstract（参考訳）: 近年, 自然言語処理, コンピュータビジョン, 分子モデリングなど, 様々な研究領域において, 大規模言語モデル(LLM)の顕著な能力が実証されている。本研究では, LLMを材料特性予測に利用し, モデルであるMatInFormer(MatInFormer)を導入して, このパラダイムを拡張した。具体的には,関連する空間群情報のトークン化を通じて結晶学の文法を学ぶ新しい手法を提案する。さらに,金属有機フレームワーク(MOF)に関連するタスク固有データを組み込むことにより,MatInFormerの適応性について述べる。注意の可視化を通じて、プロパティ予測中にモデルが優先する重要な特徴を明らかにする。提案モデルの有効性は,14個の異なるデータセットに対して実験的に検証され,精度の高い材料特性予測による高スループットスクリーニングの可能性を示す。

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