論文の概要: Image and Data Mining in Reticular Chemistry Using GPT-4V

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05468v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 05:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 20:33:22.260160
• Title: Image and Data Mining in Reticular Chemistry Using GPT-4V
• Title（参考訳）: GPT-4Vを用いたレチキュラー化学における画像とデータマイニング
• Authors: Zhiling Zheng, Zhiguo He, Omar Khattab, Nakul Rampal, Matei A. Zaharia, Christian Borgs, Jennifer T. Chayes, Omar M. Yaghi
• Abstract要約: GPT-4Vは、ChatGPTまたはAPIを通じてアクセス可能な、拡張された視覚機能を備えた大きな言語モデルである。 本研究は,GPT-4Vが金属-有機化合物の複雑なデータをナビゲートし,得ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.440238820637818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence into scientific research has reached a new pinnacle with GPT-4V, a large language model featuring enhanced vision capabilities, accessible through ChatGPT or an API. This study demonstrates the remarkable ability of GPT-4V to navigate and obtain complex data for metal-organic frameworks, especially from graphical sources. Our approach involved an automated process of converting 346 scholarly articles into 6240 images, which represents a benchmark dataset in this task, followed by deploying GPT-4V to categorize and analyze these images using natural language prompts. This methodology enabled GPT-4V to accurately identify and interpret key plots integral to MOF characterization, such as nitrogen isotherms, PXRD patterns, and TGA curves, among others, with accuracy and recall above 93%. The model's proficiency in extracting critical information from these plots not only underscores its capability in data mining but also highlights its potential in aiding the creation of comprehensive digital databases for reticular chemistry. In addition, the extracted nitrogen isotherm data from the selected literature allowed for a comparison between theoretical and experimental porosity values for over 200 compounds, highlighting certain discrepancies and underscoring the importance of integrating computational and experimental data. This work highlights the potential of AI in accelerating scientific discovery and innovation, bridging the gap between computational tools and experimental research, and paving the way for more efficient, inclusive, and comprehensive scientific inquiry.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の科学研究への統合は、ChatGPTまたはAPIを通じてアクセス可能な、視覚能力の強化を特徴とする大きな言語モデルであるGPT-4Vと新たなピンナクルに達した。 本研究は,GPT-4Vが金属-有機フレームワーク,特にグラフィカルソースから複雑なデータをナビゲートし,取得する能力を示す。 提案手法では,346の学術論文を6240の画像に自動変換し,それに続いて,GPT-4Vを用いて自然言語のプロンプトを用いて画像の分類と解析を行う。 この手法により、GPT-4Vは窒素等温線、PXRDパターン、TGA曲線などのMOF特性に不可欠な鍵プロットを93%以上の精度で正確に同定し、解釈することができる。 このモデルがこれらのプロットから重要な情報を抽出する能力は、データマイニングの能力だけでなく、レチキュラー化学のための包括的なデジタルデータベースの作成を支援する可能性も強調している。 さらに, 抽出した窒素等温性データは, 200以上の化合物の理論的および実験的なポロシティ値の比較を可能にし, 相違点を強調し, 計算および実験データの統合の重要性を強調した。 この研究は、科学の発見とイノベーションの加速、計算ツールと実験研究のギャップの橋渡し、より効率的で包括的で包括的な科学調査への道を開くためのaiの可能性を強調している。

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