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/2405.19076v3
Date: Mon, 15 Jul 2024 12:36:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 00:26:24.994926
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、材料科学の応用のために設計されたビジョン大型言語モデル(V-LLM)のシリーズである。何千もの科学論文の総合的な画像とテキストデータに基づいて訓練されている。ジェネレーティブ・アプリケーションには、花粉にインスパイアされた設計材料を含むバイオインスパイアされたデザインが含まれる。
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. A key innovation of Cephalo is its advanced dataset generation method. Cephalo is trained on integrated image and text data from thousands of scientific papers and science-focused Wikipedia data 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 multimodal natural language understanding, which can be coupled with other generative methods to create an image-to-text-to-3D pipeline. To develop more capable models from smaller ones, we report both mixture-of-expert methods and model merging. 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. Additional model fine-tuning with a series of molecular dynamics results demonstrate Cephalo's enhanced capabilities to accurately predict statistical features of stress and atomic energy distributions, as well as crack dynamics and damage in materials.
Abstract（参考訳）: 本稿では,教材科学応用のための多モード視覚大言語モデル (V-LLM) であるCephaloについて述べる。 Cephaloの重要な革新は、その高度なデータセット生成方法である。 Cephaloは、何千もの科学論文と科学に焦点を当てたウィキペディアデータの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動回帰変換器の組み合わせはマルチモーダル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3Dパイプラインを作成することができる。より小型のモデルからより有能なモデルを開発するために,実験的手法とモデルマージの両方を報告する。本研究は, 生物材料, 破壊・工学解析, タンパク質生理学, 昆虫行動に基づくバイオインスパイアデザインを含む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。一連の分子動力学によるモデル微調整により、セファロは、応力と原子エネルギー分布の統計的特徴を正確に予測する能力と、材料中のひび割れのダイナミクスと損傷を正確に予測できることを示した。

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