論文の概要: MatExpert: Decomposing Materials Discovery by Mimicking Human Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21317v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 00:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:04.451920
• Title: MatExpert: Decomposing Materials Discovery by Mimicking Human Experts
• Title（参考訳）: MatExpert: 人の専門家を模倣して材料発見を分解する
• Authors: Qianggang Ding, Santiago Miret, Bang Liu,
• Abstract要約: MatExpertは、大規模言語モデルと対照的な学習を活用して、新しい固体材料の発見と設計を加速する新しいフレームワークである。 人間の素材設計専門家のワークフローにインスパイアされた我々のアプローチは、検索、遷移、生成という3つの重要な段階を統合している。 MatExpertは、ランガウジュに基づく生成モデルを用いた計算材料発見の有意義な進歩を表している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.364419690908992
• License:
• Abstract: Material discovery is a critical research area with profound implications for various industries. In this work, we introduce MatExpert, a novel framework that leverages Large Language Models (LLMs) and contrastive learning to accelerate the discovery and design of new solid-state materials. Inspired by the workflow of human materials design experts, our approach integrates three key stages: retrieval, transition, and generation. First, in the retrieval stage, MatExpert identifies an existing material that closely matches the desired criteria. Second, in the transition stage, MatExpert outlines the necessary modifications to transform this material formulation to meet specific requirements outlined by the initial user query. Third, in the generation state, MatExpert performs detailed computations and structural generation to create new materials based on the provided information. Our experimental results demonstrate that MatExpert outperforms state-of-the-art methods in material generation tasks, achieving superior performance across various metrics including validity, distribution, and stability. As such, MatExpert represents a meaningful advancement in computational material discovery using langauge-based generative models.
• Abstract（参考訳）: 材料発見は、様々な産業に深い影響を及ぼす重要な研究分野である。 本研究では,Large Language Models(LLMs)とコントラスト学習を活用して,新しい固体材料の発見と設計を高速化する新しいフレームワークであるMatExpertを紹介する。 人間の素材設計専門家のワークフローにインスパイアされた我々のアプローチは、検索、遷移、生成という3つの重要な段階を統合している。 まず、検索段階では、MateExpertは、所望の基準によくマッチする既存の素材を特定する。 第2に、移行段階において、MateExpertは、最初のユーザクエリで概説された特定の要件を満たすために、このマテリアルの定式化を変換するために必要な変更の概要を説明している。 第3に、MateExpertは、提供された情報に基づいて、詳細な計算と構造生成を行い、新しい材料を作成する。 実験の結果,MatExpertは材料生成タスクにおいて最先端の手法よりも優れており,妥当性,分布,安定性など,様々な指標において優れた性能を発揮することがわかった。 そのため、MatExpertはランボージュに基づく生成モデルを用いた計算材料発見の有意義な進歩を表している。

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