論文の概要: From Text to Test: AI-Generated Control Software for Materials Science Instruments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16224v2
- Date: Tue, 25 Jun 2024 11:34:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 13:02:11.202909
- Title: From Text to Test: AI-Generated Control Software for Materials Science Instruments
- Title（参考訳）: テキストからテストへ:材料科学機器のためのAI生成制御ソフトウェア
- Authors: Davi M Fébba, Kingsley Egbo, William A. Callahan, Andriy Zakutayev,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、化学と材料科学の風景を変えつつある。
ここでは、Keithley 2400電気源測定ユニットのためのPythonベースの制御モジュールの迅速な展開を実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are transforming the landscape of chemistry and materials science. Recent examples of LLM-accelerated experimental research include virtual assistants for parsing synthesis recipes from the literature, or using the extracted knowledge to guide synthesis and characterization. Despite these advancements, their application is constrained to labs with automated instruments and control software, leaving much of materials science reliant on manual processes. Here, we demonstrate the rapid deployment of a Python-based control module for a Keithley 2400 electrical source measure unit using ChatGPT-4. Through iterative refinement, we achieved effective instrument management with minimal human intervention. Additionally, a user-friendly graphical user interface (GUI) was created, effectively linking all instrument controls to interactive screen elements. Finally, we integrated this AI-crafted instrument control software with a high-performance stochastic optimization algorithm to facilitate rapid and automated extraction of electronic device parameters related to semiconductor charge transport mechanisms from current-voltage (IV) measurement data. This integration resulted in a comprehensive open-source toolkit for semiconductor device characterization and analysis using IV curve measurements. We demonstrate the application of these tools by acquiring, analyzing, and parameterizing IV data from a Pt/Cr$_2$O$_3$:Mg/$\beta$-Ga$_2$O$_3$ heterojunction diode, a novel stack for high-power and high-temperature electronic devices. This approach underscores the powerful synergy between LLMs and the development of instruments for scientific inquiry, showcasing a path for further acceleration in materials science.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、化学と材料科学の風景を変えつつある。
LLM加速実験の最近の例では、文献から合成レシピを解析する仮想アシスタントや、抽出した知識を用いて合成とキャラクタリゼーションをガイドする。
これらの進歩にもかかわらず、それらの応用は自動化された機器と制御ソフトウェアを持つ研究室に制限されており、多くの材料は手動のプロセスに依存している。
ここでは,ChatGPT-4を用いたKeithley 2400電気源測定ユニットのためのPythonベースの制御モジュールの迅速な展開を実演する。
反復的改善により,人間の介入を最小限に抑え,効果的な楽器管理を実現した。
さらに、ユーザフレンドリーなグラフィカルユーザインタフェース(GUI)が作成され、すべての機器制御をインタラクティブなスクリーン要素に効果的にリンクする。
最後に,このAIを用いた機器制御ソフトウェアを高性能確率最適化アルゴリズムに統合し,電流電圧(IV)測定データから半導体電荷輸送機構に関連する電子機器パラメータの迅速かつ自動抽出を容易にする。
この統合により、IV曲線測定を用いた半導体デバイスの特性評価と解析のための包括的なオープンソースツールキットが実現された。
Pt/Cr$_2$O$_3$:Mg/$\beta$-Ga$_2$O$_3$ヘテロ接合ダイオードからIVデータを取得し,解析し,パラメータ化することにより,これらのツールの応用を実証する。
このアプローチは、LLMと科学調査のための機器の開発の間の強力な相乗効果を浮き彫りにし、材料科学のさらなる加速の道を示すものである。
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