Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling the Potential of AI for Nanomaterial Morphology Prediction

論文の概要: Unveiling the Potential of AI for Nanomaterial Morphology Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02591v1
Date: Fri, 31 May 2024 19:16:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 23:49:24.583609
Title: Unveiling the Potential of AI for Nanomaterial Morphology Prediction
Title（参考訳）: ナノマテリアル形態予測におけるAIの可能性
Authors: Ivan Dubrovsky, Andrei Dmitrenko, Aleksei Dmitrenko, Nikita Serov, Vladimir Vinogradov,
Abstract要約: 本研究は、データ可用性制約におけるナノ粒子の形態を予測するAIの可能性について検討する。我々はまず,類似研究の2倍の大きさのマルチモーダルデータセットを作成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Creation of nanomaterials with specific morphology remains a complex experimental process, even though there is a growing demand for these materials in various industry sectors. This study explores the potential of AI to predict the morphology of nanoparticles within the data availability constraints. For that, we first generated a new multi-modal dataset that is double the size of analogous studies. Then, we systematically evaluated performance of classical machine learning and large language models in prediction of nanomaterial shapes and sizes. Finally, we prototyped a text-to-image system, discussed the obtained empirical results, as well as the limitations and promises of existing approaches.
Abstract（参考訳）: 特定の形態を持つナノマテリアルの創製は、様々な産業分野で需要が高まっているにもかかわらず、複雑な実験プロセスのままである。本研究は、データ可用性制約内のナノ粒子の形態を予測するAIの可能性について検討する。そこで我々はまず,類似研究の2倍の大きさのマルチモーダルデータセットを作成した。そこで我々は,ナノマテリアルの形状と大きさを予測するため,古典的機械学習と大規模言語モデルの性能を体系的に評価した。最後に,テキスト・ツー・イメージシステムのプロトタイプを作成し,得られた実験結果と既存のアプローチの限界と約束について議論した。

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