論文の概要: Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15221v2
• Date: Fri, 03 Jan 2025 01:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:08:59.655443
• Title: Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry
• Title（参考訳）: 2024年大規模言語モデル(LLM)ハッカソンの材料科学・化学への応用
• Authors: Yoel Zimmermann, Adib Bazgir, Zartashia Afzal, Fariha Agbere, Qianxiang Ai, Nawaf Alampara, Alexander Al-Feghali, Mehrad Ansari, Dmytro Antypov, Amro Aswad, Jiaru Bai, Viktoriia Baibakova, Devi Dutta Biswajeet, Erik Bitzek, Joshua D. Bocarsly, Anna Borisova, Andres M Bran, L. Catherine Brinson, Marcel Moran Calderon, Alessandro Canalicchio, Victor Chen, Yuan Chiang, Defne Circi, Benjamin Charmes, Vikrant Chaudhary, Zizhang Chen, Min-Hsueh Chiu, Judith Clymo, Kedar Dabhadkar, Nathan Daelman, Archit Datar, Wibe A. de Jong, Matthew L. Evans, Maryam Ghazizade Fard, Giuseppe Fisicaro, Abhijeet Sadashiv Gangan, Janine George, Jose D. Cojal Gonzalez, Michael Götte, Ankur K. Gupta, Hassan Harb, Pengyu Hong, Abdelrahman Ibrahim, Ahmed Ilyas, Alishba Imran, Kevin Ishimwe, Ramsey Issa, Kevin Maik Jablonka, Colin Jones, Tyler R. Josephson, Greg Juhasz, Sarthak Kapoor, Rongda Kang, Ghazal Khalighinejad, Sartaaj Khan, Sascha Klawohn, Suneel Kuman, Alvin Noe Ladines, Sarom Leang, Magdalena Lederbauer, Sheng-Lun, Liao, Hao Liu, Xuefeng Liu, Stanley Lo, Sandeep Madireddy, Piyush Ranjan Maharana, Shagun Maheshwari, Soroush Mahjoubi, José A. Márquez, Rob Mills, Trupti Mohanty, Bernadette Mohr, Seyed Mohamad Moosavi, Alexander Moßhammer, Amirhossein D. Naghdi, Aakash Naik, Oleksandr Narykov, Hampus Näsström, Xuan Vu Nguyen, Xinyi Ni, Dana O'Connor, Teslim Olayiwola, Federico Ottomano, Aleyna Beste Ozhan, Sebastian Pagel, Chiku Parida, Jaehee Park, Vraj Patel, Elena Patyukova, Martin Hoffmann Petersen, Luis Pinto, José M. Pizarro, Dieter Plessers, Tapashree Pradhan, Utkarsh Pratiush, Charishma Puli, Andrew Qin, Mahyar Rajabi, Francesco Ricci, Elliot Risch, Martiño Ríos-García, Aritra Roy, Tehseen Rug, Hasan M Sayeed, Markus Scheidgen, Mara Schilling-Wilhelmi, Marcel Schloz, Fabian Schöppach, Julia Schumann, Philippe Schwaller, Marcus Schwarting, Samiha Sharlin, Kevin Shen, Jiale Shi, Pradip Si, Jennifer D'Souza, Taylor Sparks, Suraj Sudhakar, Leopold Talirz, Dandan Tang, Olga Taran, Carla Terboven, Mark Tropin, Anastasiia Tsymbal, Katharina Ueltzen, Pablo Andres Unzueta, Archit Vasan, Tirtha Vinchurkar, Trung Vo, Gabriel Vogel, Christoph Völker, Jan Weinreich, Faradawn Yang, Mohd Zaki, Chi Zhang, Sylvester Zhang, Weijie Zhang, Ruijie Zhu, Shang Zhu, Jan Janssen, Calvin Li, Ian Foster, Ben Blaiszik,
• Abstract要約: 材料科学・化学分野における応用のための第二大言語モデル(LLM)ハッカソンの結果について述べる。 このイベントは、グローバルなハイブリッドな場所を巡って参加者が参加し、34チームが応募した。 提出は7つの主要なアプリケーション領域にまたがって行われ、アプリケーションのためのLLMの多種多様な実用性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.97388926441971
• License:
• Abstract: Here, we present the outcomes from the second Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry, which engaged participants across global hybrid locations, resulting in 34 team submissions. The submissions spanned seven key application areas and demonstrated the diverse utility of LLMs for applications in (1) molecular and material property prediction; (2) molecular and material design; (3) automation and novel interfaces; (4) scientific communication and education; (5) research data management and automation; (6) hypothesis generation and evaluation; and (7) knowledge extraction and reasoning from scientific literature. Each team submission is presented in a summary table with links to the code and as brief papers in the appendix. Beyond team results, we discuss the hackathon event and its hybrid format, which included physical hubs in Toronto, Montreal, San Francisco, Berlin, Lausanne, and Tokyo, alongside a global online hub to enable local and virtual collaboration. Overall, the event highlighted significant improvements in LLM capabilities since the previous year's hackathon, suggesting continued expansion of LLMs for applications in materials science and chemistry research. These outcomes demonstrate the dual utility of LLMs as both multipurpose models for diverse machine learning tasks and platforms for rapid prototyping custom applications in scientific research.
• Abstract（参考訳）: ここでは,世界規模のハイブリッドな場所をまたいで参加し,34チームによる応募を行った第2回Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistryの結果を紹介する。 1)分子・材料特性予測,(2)分子・材料設計,(3)自動化と新規インターフェース,(4)科学コミュニケーションと教育,(5)研究データ管理と自動化,(6)仮説生成と評価,(7)科学的文献からの知識抽出と推論の分野でのLCMの多種多様な用途を実証した。 各チームの提出は要約テーブルに表示され、コードへのリンクと付録の短い文書として表示される。 チームの結果以外にも、トロント、モントリオール、サンフランシスコ、ベルリン、ローザンヌ、東京の物理的なハブを含むハッカソンイベントとそのハイブリッドフォーマット、そしてローカルと仮想のコラボレーションを可能にするグローバルなオンラインハブについて議論した。 全体として、このイベントは前年のハッカソン以来のLLM能力の大幅な改善を強調し、材料科学と化学研究への応用のためにLLMの継続的な拡張を示唆した。 これらの結果は、多様な機械学習タスクのための多目的モデルと、科学研究における迅速なプロトタイピングカスタム応用のためのプラットフォームとして、LLMの二重効用を実証している。

関連論文リスト

• From Generalist to Specialist: A Survey of Large Language Models for Chemistry [14.317448405387195]
  大言語モデル(LLM)は我々の日常生活を大きく変え、自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムを確立した。 LLMの大規模なWebベースのテキストへの事前学習は、特に化学において先進的な科学的発見には不十分である。 化学におけるプレトレインド言語モデル(PLM)について、いくつかの研究がレビューされているが、化学指向のLSMに特に焦点を絞った系統的な調査は、顕著に行われていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-28T03:40:25Z)
• A Review of Large Language Models and Autonomous Agents in Chemistry [0.7184549921674758]
  大規模言語モデル(LLM)は化学において強力なツールとして登場した。 このレビューでは、化学におけるLCMの機能と、自動化による科学的発見を加速する可能性を強調している。 エージェントは新たなトピックであるので、化学以外のエージェントのレビューの範囲を広げます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:33:21Z)
• A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。 我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:03:24Z)
• SciRIFF: A Resource to Enhance Language Model Instruction-Following over Scientific Literature [80.49349719239584]
  SciRIFF(Scientific Resource for Instruction-Following and Finetuning, SciRIFF)は、54のタスクに対して137Kの命令追従デモのデータセットである。 SciRIFFは、幅広い科学分野の研究文献から情報を抽出し、合成することに焦点を当てた最初のデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T21:22:08Z)
• MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
  我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。 MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。 我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T15:19:09Z)
• Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers [99.67983375899719]
  2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオジャーナルで950,965の論文をまとめて、体系的で大規模な分析を行った。 計算機科学の論文では, LLMの使用が着実に増加し, 最大, 最速の成長が観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T17:45:15Z)
• Scientific Large Language Models: A Survey on Biological & Chemical Domains [47.97810890521825]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解の強化において、変革的な力として現れてきた。 LLMの応用は従来の言語境界を超えて、様々な科学分野で開発された専門的な言語システムを含んでいる。 AI for Science(AI for Science)のコミュニティで急成長している分野として、科学LLMは包括的な探査を義務付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T05:33:34Z)
• 14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon [30.978561315637307]
  大規模言語モデル(LLM)は化学や材料科学に有用である。 これらの可能性を探るため、ハッカソンを組織した。 この記事ではハッカソンの一部として構築されたプロジェクトを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T22:22:02Z)
• What can Large Language Models do in chemistry? A comprehensive benchmark on eight tasks [41.9830989458936]
  自然言語処理タスクに強力な能力を持つ大規模言語モデル(LLM)が出現している。 化学領域全体にわたる幅広いタスクにおいてLLMの能力を評価することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T14:17:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。