論文の概要: AtomAgents: Alloy design and discovery through physics-aware multi-modal multi-agent artificial intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10022v1
- Date: Sat, 13 Jul 2024 22:46:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 19:48:19.202535
- Title: AtomAgents: Alloy design and discovery through physics-aware multi-modal multi-agent artificial intelligence
- Title（参考訳）: AtomAgents: 物理を意識したマルチモーダルマルチエージェント人工知能による合金設計と発見
- Authors: Alireza Ghafarollahi, Markus J. Buehler,
- Abstract要約: 提案されている物理対応生成AIプラットフォームAtomAgentsは、大規模言語モデル(LLM)のインテリジェンスをシナジする
以上の結果から, 合金間におけるキー特性の正確な予測が可能となり, 先進金属合金の開発を推し進めるためには, 固溶合金が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
- 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: The design of alloys is a multi-scale problem that requires a holistic approach that involves retrieving relevant knowledge, applying advanced computational methods, conducting experimental validations, and analyzing the results, a process that is typically reserved for human experts. Machine learning (ML) can help accelerate this process, for instance, through the use of deep surrogate models that connect structural features to material properties, or vice versa. However, existing data-driven models often target specific material objectives, offering limited flexibility to integrate out-of-domain knowledge and cannot adapt to new, unforeseen challenges. Here, we overcome these limitations by leveraging the distinct capabilities of multiple AI agents that collaborate autonomously within a dynamic environment to solve complex materials design tasks. The proposed physics-aware generative AI platform, AtomAgents, synergizes the intelligence of large language models (LLM) the dynamic collaboration among AI agents with expertise in various domains, including knowledge retrieval, multi-modal data integration, physics-based simulations, and comprehensive results analysis across modalities that includes numerical data and images of physical simulation results. The concerted effort of the multi-agent system allows for addressing complex materials design problems, as demonstrated by examples that include autonomously designing metallic alloys with enhanced properties compared to their pure counterparts. Our results enable accurate prediction of key characteristics across alloys and highlight the crucial role of solid solution alloying to steer the development of advanced metallic alloys. Our framework enhances the efficiency of complex multi-objective design tasks and opens new avenues in fields such as biomedical materials engineering, renewable energy, and environmental sustainability.
- Abstract（参考訳）: 合金の設計は、関連する知識を検索し、高度な計算手法を適用し、実験的な検証を行い、その結果を解析することを含む、総合的なアプローチを必要とするマルチスケールの問題である。
機械学習(ML)は、例えば、構造的特徴と物質的特性を結び付けるディープサロゲートモデルを使用することで、このプロセスの加速に役立つ。
しかし、既存のデータ駆動モデルは、しばしば特定の材料目標をターゲットにしており、ドメイン外の知識を統合するための柔軟性が制限されており、新しい予期せぬ課題に適応できない。
ここでは、複雑な材料設計タスクを解決するために、動的環境内で自律的に協調する複数のAIエージェントの異なる能力を活用することで、これらの制限を克服する。
提案されている物理認識型生成AIプラットフォームであるAtomAgentsは、知識検索、マルチモーダルデータ統合、物理ベースのシミュレーション、数値データや物理シミュレーション結果の画像を含むモダリティ全体にわたる包括的な結果解析を含む、さまざまな分野の専門知識を持つAIエージェント間の動的コラボレーションを、大規模言語モデル(LLM)のインテリジェンスをシナジする。
マルチエージェントシステムの協調的な取り組みにより、複雑な材料設計の問題に対処することが可能となり、純粋な材料よりも優れた特性を持つ金属合金を自律的に設計する例が示されている。
以上の結果から, 合金間におけるキー特性の正確な予測が可能となり, 先進金属合金の開発を推し進めるためには, 固溶合金が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
本フレームワークは, 複雑な多目的設計作業の効率化と, バイオメディカル材料工学, 再生可能エネルギー, 環境サステナビリティといった分野への新たな道を開く。
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