論文の概要: Probing the limitations of multimodal language models for chemistry and materials research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16955v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 21:51:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:30:50.610580
- Title: Probing the limitations of multimodal language models for chemistry and materials research
- Title（参考訳）: 化学・材料研究における多モーダル言語モデルの限界について
- Authors: Nawaf Alampara, Mara Schilling-Wilhelmi, Martiño Ríos-García, Indrajeet Mandal, Pranav Khetarpal, Hargun Singh Grover, N. M. Anoop Krishnan, Kevin Maik Jablonka,
- Abstract要約: 実世界の化学や材料科学のタスクを視覚言語モデルがどのように扱うかを評価するためのベンチマークであるMaCBenchを紹介する。
これらのシステムは、基本的な知覚タスクにおいて有望な能力を示すが、空間的推論、クロスモーダル情報合成、論理的推論の基本的な限界を示す。
私たちの洞察は、化学や材料科学以外にも重要な意味を持ち、信頼性の高いマルチモーダルAI科学アシスタントを開発するには、適切なトレーニングデータとそれらのモデルをトレーニングするためのアプローチのキュレーションの進歩が必要であることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.422786943576035
- License:
- Abstract: Recent advancements in artificial intelligence have sparked interest in scientific assistants that could support researchers across the full spectrum of scientific workflows, from literature review to experimental design and data analysis. A key capability for such systems is the ability to process and reason about scientific information in both visual and textual forms - from interpreting spectroscopic data to understanding laboratory setups. Here, we introduce MaCBench, a comprehensive benchmark for evaluating how vision-language models handle real-world chemistry and materials science tasks across three core aspects: data extraction, experimental understanding, and results interpretation. Through a systematic evaluation of leading models, we find that while these systems show promising capabilities in basic perception tasks - achieving near-perfect performance in equipment identification and standardized data extraction - they exhibit fundamental limitations in spatial reasoning, cross-modal information synthesis, and multi-step logical inference. Our insights have important implications beyond chemistry and materials science, suggesting that developing reliable multimodal AI scientific assistants may require advances in curating suitable training data and approaches to training those models.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩は、文献レビューから実験的設計、データ分析まで、研究者のあらゆる分野の科学的ワークフローを支援する科学的アシスタントへの関心を喚起している。
このようなシステムの重要な機能は、分光データを解釈し、実験室のセットアップを理解することから、視覚とテキストの両方の形式で科学的情報を処理し、推論する能力である。
本稿では、実世界の化学・材料科学の3つの側面、すなわちデータ抽出、実験的理解、結果解釈を視覚言語モデルがどのように扱うかを評価するための総合的なベンチマークであるMaCBenchを紹介する。
先行モデルの体系的評価により,これらのシステムは基本的な知覚タスクにおいて有望な能力を示し,機器識別におけるほぼ完璧な性能と標準化されたデータ抽出を実現する一方で,空間的推論,クロスモーダル情報合成,多段階論理推論の基本的な限界を示すことがわかった。
私たちの洞察は、化学や材料科学以外にも重要な意味を持ち、信頼性の高いマルチモーダルAI科学アシスタントを開発するには、適切なトレーニングデータとそれらのモデルをトレーニングするためのアプローチのキュレーションの進歩が必要であることを示唆している。
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