Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design

論文の概要: Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19076v1
Date: Wed, 29 May 2024 13:34:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 17:10:39.182453
Title: Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design
Title（参考訳）: Cephalo:バイオインスパイアされた材料分析と設計のためのマルチモーダルビジョンランゲージモデル
Authors: Markus J. Buehler,
Abstract要約: セファロ (Cephalo) は、材料科学応用のために設計された多モード視覚大言語モデル(V-LLM)のシリーズである。視覚的および言語的データを統合して、人間-AIおよびマルチエージェントAIフレームワーク内での理解と相互作用を強化する。本研究は, 生物材料, 破壊・工学解析, タンパク質生理学, 昆虫行動に基づく生体設計を取り入れた多種多様なユースケースのモデルについて検討する。
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: We present Cephalo, a series of multimodal vision large language models (V-LLMs) designed for materials science applications, integrating visual and linguistic data for enhanced understanding and interaction within human-AI and multi-agent AI frameworks. A key innovation of Cephalo is its advanced dataset generation method, which employs a sophisticated algorithm to accurately detect and separate images and their corresponding textual descriptions from PDF documents, such as scientific papers. The method includes a careful refinement of image-text pairs through integrated vision and language processing, ensuring high-quality, contextually relevant, and well reasoned training data. Cephalo is trained on integrated image and text data extracted from thousands of scientific papers and science-focused Wikipedia pages demonstrates can interpret complex visual scenes, generate precise language descriptions, and answer queries about images effectively. The combination of a vision encoder with an autoregressive transformer supports complex natural language understanding in an integrated model, which can be coupled with other generative methods to create an image-to-text-to-image or image-to-text-to-3D pipeline. To explore the development of larger models from smaller ones, we merge sets of layers that originate from different pre-trained source models. This hybrid approach allows us to leverage the domain-specific expertise and general conversational capabilities to harness the strengths of multiple models. We examine the models in diverse use cases that incorporate biological materials, fracture and engineering analysis, protein biophysics, and bio-inspired design based on insect behavior. Generative applications include bio-inspired designs, including pollen-inspired architected materials, as well as the synthesis of bio-inspired material microstructures from a photograph of a solar eclipse.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人間-AIおよびマルチエージェントAIフレームワーク内での理解と相互作用を強化するために,視覚的および言語的データを統合する,材料科学応用のための多モード視覚大言語モデル(V-LLM)のシリーズを提示する。 Cephaloの重要な革新は、高度なデータセット生成手法であり、科学的論文のようなPDF文書から画像と対応するテキスト記述を正確に検出し、分離するために洗練されたアルゴリズムを用いる。この方法は、統合された視覚と言語処理によって画像テキストペアを注意深く洗練し、高品質で文脈に関連があり、合理的なトレーニングデータを保証する。 Cephaloは、何千もの科学論文や科学に焦点を当てたWikipediaページから抽出された統合画像とテキストデータに基づいて訓練されており、複雑な視覚シーンを解釈し、正確な言語記述を生成し、画像に関する質問に効果的に答えることができる。視覚エンコーダと自己回帰変換器の組み合わせは、統合モデルにおける複雑な自然言語理解をサポートし、他の生成手法と結合して、画像からテキストへのイメージや画像からテキストへの3Dパイプラインを作成することができる。より小さなモデルからより大きなモデルを開発するために、トレーニング済みの異なるソースモデルから派生したレイヤのセットをマージする。このハイブリッドアプローチにより、ドメイン固有の専門知識と一般的な会話能力を活用して、複数のモデルの強みを活用できます。本研究は, 生物材料, 破壊・工学解析, タンパク質生理学, 昆虫行動に基づく生体設計を取り入れた多種多様なユースケースのモデルについて検討する。生成的応用には、花粉にインスパイアされた建築材料を含む生物にインスパイアされたデザインや、日食の写真から生体にインスパイアされた材料の微細構造を合成することが含まれる。

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