論文の概要: Hierarchical Network Fusion for Multi-Modal Electron Micrograph Representation Learning with Foundational Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13661v1
- Date: Sat, 24 Aug 2024 19:24:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 18:29:37.132134
- Title: Hierarchical Network Fusion for Multi-Modal Electron Micrograph Representation Learning with Foundational Large Language Models
- Title（参考訳）: 基礎的大言語モデルを用いた多モード電子マイクログラフ表現学習のための階層型ネットワーク融合
- Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Geethan Sannidhi, Venkataramana Runkana,
- Abstract要約: 電子マイクログラフ解析のための革新的なバックボーンアーキテクチャを提案する。
マイクログラフをパッチシーケンスにトークン化し、視覚グラフとして表現することで、マイクログラフのマルチモーダル表現を作成する。
我々のフレームワークは従来の手法よりも優れており、分散シフトによって引き起こされる課題を克服しています。
- 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: Characterizing materials with electron micrographs is a crucial task in fields such as semiconductors and quantum materials. The complex hierarchical structure of micrographs often poses challenges for traditional classification methods. In this study, we propose an innovative backbone architecture for analyzing electron micrographs. We create multi-modal representations of the micrographs by tokenizing them into patch sequences and, additionally, representing them as vision graphs, commonly referred to as patch attributed graphs. We introduce the Hierarchical Network Fusion (HNF), a multi-layered network structure architecture that facilitates information exchange between the multi-modal representations and knowledge integration across different patch resolutions. Furthermore, we leverage large language models (LLMs) to generate detailed technical descriptions of nanomaterials as auxiliary information to assist in the downstream task. We utilize a cross-modal attention mechanism for knowledge fusion across cross-domain representations(both image-based and linguistic insights) to predict the nanomaterial category. This multi-faceted approach promises a more comprehensive and accurate representation and classification of micrographs for nanomaterial identification. Our framework outperforms traditional methods, overcoming challenges posed by distributional shifts, and facilitating high-throughput screening.
- Abstract（参考訳）: 電子マイクログラフによる材料評価は、半導体や量子材料といった分野において重要な課題である。
マイクログラフの複雑な階層構造は、しばしば伝統的な分類法に挑戦する。
本研究では,電子マイクログラフ解析のための革新的なバックボーンアーキテクチャを提案する。
マイクログラフをパッチシーケンスにトークン化し,さらに視覚グラフとして表現することで,マイクログラフのマルチモーダル表現を作成する。
HNF(Hierarchical Network Fusion)は,マルチモーダル表現間の情報交換と,異なるパッチ解決における知識統合を容易にする多層ネットワーク構造アーキテクチャである。
さらに,大規模言語モデル(LLM)を利用して,ナノマテリアルの詳細な技術記述を補助情報として生成し,下流作業を支援する。
我々は,ナノマテリアルのカテゴリを予測するために,クロスドメイン表現(画像ベースと言語情報の両方)間の知識融合のためのクロスモーダルアテンション機構を利用する。
この多面的アプローチは、ナノマテリアル識別のためのより包括的で正確なマイクログラフの表現と分類を約束する。
我々のフレームワークは従来の手法よりも優れており、分散シフトによる課題を克服し、高スループットのスクリーニングを容易にする。
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