論文の概要: MatPilot: an LLM-enabled AI Materials Scientist under the Framework of Human-Machine Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08063v1
- Date: Sun, 10 Nov 2024 12:23:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:18.777897
- Title: MatPilot: an LLM-enabled AI Materials Scientist under the Framework of Human-Machine Collaboration
- Title（参考訳）: MatPilot:人間と機械の協力によるLLM対応AI材料科学者
- Authors: Ziqi Ni, Yahao Li, Kaijia Hu, Kunyuan Han, Ming Xu, Xingyu Chen, Fengqi Liu, Yicong Ye, Shuxin Bai,
- Abstract要約: 我々はMatPilotという名のAI材料科学者を開発し、新しい素材の発見を奨励する能力を示した。
MatPilotのコアとなる強みは、自然言語で対話的な人間と機械のコラボレーションだ。
MatPilotは、ユニークな認知能力、豊富な蓄積された経験、そして人間の生活の好奇心を統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.689620109856783
- License:
- Abstract: The rapid evolution of artificial intelligence, particularly large language models, presents unprecedented opportunities for materials science research. We proposed and developed an AI materials scientist named MatPilot, which has shown encouraging abilities in the discovery of new materials. The core strength of MatPilot is its natural language interactive human-machine collaboration, which augments the research capabilities of human scientist teams through a multi-agent system. MatPilot integrates unique cognitive abilities, extensive accumulated experience, and ongoing curiosity of human-beings with the AI agents' capabilities of advanced abstraction, complex knowledge storage and high-dimensional information processing. It could generate scientific hypotheses and experimental schemes, and employ predictive models and optimization algorithms to drive an automated experimental platform for experiments. It turns out that our system demonstrates capabilities for efficient validation, continuous learning, and iterative optimization.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進化、特に大きな言語モデルは、材料科学研究における前例のない機会を提示している。
我々はMatPilotという名のAI材料科学者を提案し,研究した。
MatPilotのコアとなる強みは、自然言語で対話的な人間と機械のコラボレーションであり、マルチエージェントシステムを通じて人間の科学者チームの研究能力を増強する。
MatPilotは、ユニークな認知能力、広範囲に蓄積された経験、そしてAIエージェントの高度な抽象化能力、複雑な知識ストレージ、高次元情報処理と、人間の行動の継続的な好奇心を統合している。
科学的仮説と実験的なスキームを生成し、予測モデルと最適化アルゴリズムを使用して実験のための自動実験プラットフォームを駆動する。
このシステムは,効率的な検証,継続的学習,反復的最適化の能力を示す。
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