論文の概要: Are LLMs Ready for Real-World Materials Discovery?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05200v2
- Date: Wed, 25 Sep 2024 11:43:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 04:54:55.591106
- Title: Are LLMs Ready for Real-World Materials Discovery?
- Title（参考訳）: LLMは現実世界の材料発見の準備が整っているか?
- Authors: Santiago Miret, N M Anoop Krishnan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学の研究を加速する強力な言語処理ツールのエキサイティングな可能性を生み出します。
LLMは、物質理解と発見を加速する大きな可能性を秘めているが、現在は実用的な材料科学ツールとして不足している。
材料科学におけるLLMの失敗事例として,複雑で相互接続された材料科学知識の理解と推論に関連するLCMの現在の限界を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.87312197950899
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) create exciting possibilities for powerful language processing tools to accelerate research in materials science. While LLMs have great potential to accelerate materials understanding and discovery, they currently fall short in being practical materials science tools. In this position paper, we show relevant failure cases of LLMs in materials science that reveal current limitations of LLMs related to comprehending and reasoning over complex, interconnected materials science knowledge. Given those shortcomings, we outline a framework for developing Materials Science LLMs (MatSci-LLMs) that are grounded in materials science knowledge and hypothesis generation followed by hypothesis testing. The path to attaining performant MatSci-LLMs rests in large part on building high-quality, multi-modal datasets sourced from scientific literature where various information extraction challenges persist. As such, we describe key materials science information extraction challenges which need to be overcome in order to build large-scale, multi-modal datasets that capture valuable materials science knowledge. Finally, we outline a roadmap for applying future MatSci-LLMs for real-world materials discovery via: 1. Automated Knowledge Base Generation; 2. Automated In-Silico Material Design; and 3. MatSci-LLM Integrated Self-Driving Materials Laboratories.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学の研究を加速する強力な言語処理ツールのエキサイティングな可能性を生み出します。
LLMは、物質理解と発見を加速する大きな可能性を秘めているが、現在は実用的な材料科学ツールとして不足している。
本稿では, 材料科学におけるLLMの失敗事例について, 複雑で相互接続された材料科学知識に対する理解と推論に関連するLLMの現在の限界を明らかにする。
これらの欠点を踏まえ、材料科学知識と仮説生成を基盤とした材料科学LLM(MatSci-LLMs)の開発のための枠組みを概説する。
MatSci-LLMの達成への道は、様々な情報抽出の課題が持続する科学文献から得られた高品質でマルチモーダルなデータセットの構築に大きく依存している。
そこで本稿では,資料科学の貴重な知識を収集する大規模マルチモーダルデータセットを構築するためには,克服すべき重要な資料情報抽出課題について述べる。
最後に、実際の材料発見に将来のMatSci-LLMを適用するロードマップを概説する。
1.知識ベースの自動生成
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3.MtSci-LLM統合自動運転材料研究所
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