論文の概要: Agent-based Learning of Materials Datasets from Scientific Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11690v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 20:29:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 17:44:03.585228
- Title: Agent-based Learning of Materials Datasets from Scientific Literature
- Title（参考訳）: 科学文献からの材料データセットのエージェントベース学習
- Authors: Mehrad Ansari and Seyed Mohamad Moosavi
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用した化学AIエージェントを開発し,自然言語テキストから構造化データセットを作成する。
化学者のAIエージェントであるEunomiaは、何十年もの科学研究論文から既存の知識を活用して、行動を計画し実行することができる。
- 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: Advancements in machine learning and artificial intelligence are transforming
materials discovery. Yet, the availability of structured experimental data
remains a bottleneck. The vast corpus of scientific literature presents a
valuable and rich resource of such data. However, manual dataset creation from
these resources is challenging due to issues in maintaining quality and
consistency, scalability limitations, and the risk of human error and bias.
Therefore, in this work, we develop a chemist AI agent, powered by large
language models (LLMs), to overcome these challenges by autonomously creating
structured datasets from natural language text, ranging from sentences and
paragraphs to extensive scientific research articles. Our chemist AI agent,
Eunomia, can plan and execute actions by leveraging the existing knowledge from
decades of scientific research articles, scientists, the Internet and other
tools altogether. We benchmark the performance of our approach in three
different information extraction tasks with various levels of complexity,
including solid-state impurity doping, metal-organic framework (MOF) chemical
formula, and property relations. Our results demonstrate that our zero-shot
agent, with the appropriate tools, is capable of attaining performance that is
either superior or comparable to the state-of-the-art fine-tuned materials
information extraction methods. This approach simplifies compilation of machine
learning-ready datasets for various materials discovery applications, and
significantly ease the accessibility of advanced natural language processing
tools for novice users in natural language. The methodology in this work is
developed as an open-source software on https://github.com/AI4ChemS/Eunomia.
- Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能の進歩は、材料発見を変革している。
しかし、構造化実験データの可用性は依然としてボトルネックである。
膨大な科学文献のコーパスは、そのようなデータの貴重な豊富な資源を提供する。
しかし、これらのリソースから手動でデータセットを作成することは、品質と一貫性、スケーラビリティの制限、ヒューマンエラーとバイアスのリスクのために難しい。
そこで本研究では,大規模言語モデル(LLM)を利用した化学AIエージェントを開発し,文や段落から広範な科学的研究論文まで,自然言語テキストから構造化データセットを自動生成することで,これらの課題を克服する。
化学者のAIエージェントであるEunomiaは、何十年もの科学研究論文、科学者、インターネット、その他のツールから既存の知識を活用して、アクションを計画し実行することができます。
我々は, 固体不純物ドーピング, 金属-有機系(MOF)化学式, 特性関係など, 複雑度の高い3種類の情報抽出タスクにおいて, 提案手法の性能をベンチマークした。
その結果, ゼロショットエージェントは, 適切なツールを用いて, 最先端の微調整材料情報抽出法に匹敵する性能を得ることができた。
このアプローチは、さまざまな材料発見アプリケーションのための機械学習対応データセットのコンパイルを単純化し、自然言語における初心者向け高度な自然言語処理ツールのアクセシビリティを大幅に緩和する。
本研究の方法論はhttps://github.com/AI4ChemS/Eunomia上のオープンソースソフトウェアとして開発されている。
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