論文の概要: Accelerating Scientific Discovery with Generative Knowledge Extraction, Graph-Based Representation, and Multimodal Intelligent Graph Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11996v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 17:30:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 19:11:08.350516
- Title: Accelerating Scientific Discovery with Generative Knowledge Extraction, Graph-Based Representation, and Multimodal Intelligent Graph Reasoning
- Title（参考訳）: 生成的知識抽出、グラフベース表現、マルチモーダル・インテリジェントグラフ推論による科学的発見の高速化
- Authors: Markus J. Buehler,
- Abstract要約: 生物材料分野における1000の科学論文の集合を、詳細なオントロジ知識グラフに変換する。
問合せに使える前例のない学際的関係についての深い洞察を明らかにする。
我々の予測は、従来の生成型AI手法よりもはるかに高い斬新さ、技術的詳細、爆発能力を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Using generative Artificial Intelligence (AI), we transformed a set of 1,000 scientific papers in the area of biological materials into detailed ontological knowledge graphs, revealing their inherently scale-free nature. Using graph traversal path detection between dissimilar concepts based on combinatorial ranking of node similarity and betweenness centrality, we reveal deep insights into unprecedented interdisciplinary relationships that can be used to answer queries, identify gaps in knowledge, and propose never-before-seen material designs and their behaviors. One comparison revealed detailed structural parallels between biological materials and Beethoven's 9th Symphony, highlighting shared patterns of complexity through isomorphic mapping. The algorithm further created an innovative hierarchical mycelium-based composite that incorporates joint synthesis of graph sampling with principles extracted from Kandinsky's Composition VII painting, where the resulting composite reflects a balance of chaos and order, with features like adjustable porosity, mechanical strength, and complex patterned chemical functionalization. We uncover other isomorphisms across physical, biological, and artistic spheres, revealing a nuanced ontology of immanence and material flux that resonates with postmodern philosophy, and positions these interconnections within a heterarchical framework. Our findings reveal the dynamic, context-dependent interplay of entities beyond traditional hierarchical paradigms, emphasizing the significant role of individual components and their fluctuative relationships within the system. Our predictions achieve a far higher degree of novelty, technical detail and explorative capacity than conventional generative AI methods. The approach establishes a widely useful framework for innovation by revealing hidden connections that facilitate discovery.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能 (AI) を用いて, 生物材料の領域における1000の科学論文を詳細なオントロジ知識グラフに変換し, その本質的に無スケールな性質を明らかにした。
ノード類似度と相互中心性の組合せランキングに基づく異種概念間のグラフトラバースパス検出を用いて,クエリに応答し,知識のギャップを識別し,前例のない素材設計とその動作を提案する。
ある比較では、生体材料とベートーヴェン第9交響楽団の詳細な構造的類似を明らかにし、同型写像を通して複雑さの共有パターンを強調した。
このアルゴリズムはさらに、カンディンスキーのコンポジションVII(英語版)の絵画から抽出された原理とグラフサンプリングの結合合成を取り入れた革新的な階層的な菌糸体を創り出し、結果として得られる合成物はカオスと秩序のバランスを反映し、調整可能なポロシティ、機械的強度、複雑なパターン化された化学機能化などの特徴を持つ。
我々は、物理的、生物学的、芸術的な領域にまたがる他の同型を解明し、ポストモダン哲学に共鳴する不純物と物質フラックスのニュアンスなオントロジーを明らかにし、これらの相互接続を階層的な枠組みに配置する。
本研究は,従来の階層的パラダイムを超越した実体の動的,文脈依存的な相互作用を明らかにし,個々の構成要素の意義とシステム内のゆらぎ的関係を強調した。
我々の予測は、従来の生成型AI手法よりもはるかに高い斬新さ、技術的詳細、爆発能力を達成する。
このアプローチは、発見を容易にする隠れた接続を明らかにすることによって、イノベーションのための広く有用なフレームワークを確立する。
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