論文の概要: MetaScientist: A Human-AI Synergistic Framework for Automated Mechanical Metamaterial Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16270v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 15:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:56.403507
• Title: MetaScientist: A Human-AI Synergistic Framework for Automated Mechanical Metamaterial Design
• Title（参考訳）: MetaScientist: 機械的メタマテリアル設計のための人間とAIのシナジスティックフレームワーク
• Authors: Jingyuan Qi, Zian Jia, Minqian Liu, Wangzhi Zhan, Junkai Zhang, Xiaofei Wen, Jingru Gan, Jianpeng Chen, Qin Liu, Mingyu Derek Ma, Bangzheng Li, Haohui Wang, Adithya Kulkarni, Muhao Chen, Dawei Zhou, Ling Li, Wei Wang, Lifu Huang,
• Abstract要約: 我々は、高度なAI機能と専門家の監視を統合した、人間によるループシステムであるMetaScientistを紹介する。 各段階において、ドメインの専門家は、システムの出力を反復的に検証し、科学的原則と人間の嗜好との整合性を確保するためにフィードバックと補助材料を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.56799107018762
• License:
• Abstract: The discovery of novel mechanical metamaterials, whose properties are dominated by their engineered structures rather than chemical composition, is a knowledge-intensive and resource-demanding process. To accelerate the design of novel metamaterials, we present MetaScientist, a human-in-the-loop system that integrates advanced AI capabilities with expert oversight with two primary phases: (1) hypothesis generation, where the system performs complex reasoning to generate novel and scientifically sound hypotheses, supported with domain-specific foundation models and inductive biases retrieved from existing literature; (2) 3D structure synthesis, where a 3D structure is synthesized with a novel 3D diffusion model based on the textual hypothesis and refined it with a LLM-based refinement model to achieve better structure properties. At each phase, domain experts iteratively validate the system outputs, and provide feedback and supplementary materials to ensure the alignment of the outputs with scientific principles and human preferences. Through extensive evaluation from human scientists, MetaScientist is able to deliver novel and valid mechanical metamaterial designs that have the potential to be highly impactful in the metamaterial field.
• Abstract（参考訳）: 化学組成よりもエンジニアリングされた構造に支配される新しい機械的メタマテリアルの発見は、知識集約的かつ資源要求のプロセスである。 新たなメタマテリアルの設計を加速するために,1) 従来の文献から得られたドメイン固有基礎モデルと帰納的バイアスを援用した複雑な仮説生成を行う仮説生成,2) テキスト仮説に基づく新しい3次元拡散モデルを用いて3次元構造を合成し,LLMに基づく改良モデルにより改良した3次元構造合成という,高度なAI能力を専門家の監視と組み合わせたループシステムであるMetaScientistを提案する。 各フェーズにおいて、ドメインの専門家は、システムの出力を反復的に検証し、科学的原則と人間の嗜好との整合性を確保するためにフィードバックと補助材料を提供する。 人間の科学者による広範囲な評価により、メタサイエンティストは、メタマテリアル分野に非常に影響を与える可能性のある、新規で有効な機械的メタマテリアルデザインを提供することができる。

関連論文リスト

• Adaptive AI-Driven Material Synthesis: Towards Autonomous 2D Materials Growth [17.92848271095797]
  本研究では,進化的手法で学習したニューラルネットワーク(ANN)を用いた自律材料合成の最前線について検討する。 我々のアプローチは、ニューラルネットワークがグラフェンの効率的な成長のための時間依存プロトコルを反復的かつ自律的に学習できることを示します。 この研究は材料工学の分野に大きく貢献し、合成プロセスにおける革新と効率の新しい時代を育む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T15:00:52Z)
• SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning [0.0]
  人工知能の鍵となる課題は、科学的理解を自律的に進めるシステムを作ることである。 3つのコア概念を活用するアプローチであるSciAgentsを提案する。 この枠組みは研究仮説を自律的に生成し、基礎となるメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を解明する。 我々のケーススタディでは、生成AI、オントロジ表現、マルチエージェントモデリングを組み合わせて、生物学的システムに似た知能の群を活用できるスケーラブルな能力を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T12:25:10Z)
• Leveraging large language models for nano synthesis mechanism explanation: solid foundations or mere conjectures? [12.874860522120326]
  我々は,金ナノ粒子合成のメカニズムに着目した775個の多重選択質問からなるベンチマークを開発した。 そこで我々は,評価基準である信頼度に基づくスコア(cスコア)を提案し,出力ロジットを探索し,正解の正確な確率を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T02:05:59Z)
• Improving Molecular Modeling with Geometric GNNs: an Empirical Study [56.52346265722167]
  本稿では,異なる標準化手法,(2)グラフ作成戦略,(3)補助的なタスクが性能,拡張性,対称性の強制に与える影響に焦点をあてる。 本研究の目的は,分子モデリングタスクに最適なモデリングコンポーネントの選択を研究者に案内することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T09:04:12Z)
• LLM and Simulation as Bilevel Optimizers: A New Paradigm to Advance Physical Scientific Discovery [141.39722070734737]
  本稿では,大規模言語モデルの知識駆動型抽象推論能力をシミュレーションの計算力で強化することを提案する。 本稿では,2段階最適化フレームワークであるSGA(Scientific Generative Agent)を紹介する。 法発見と分子設計における枠組みの有効性を実証するための実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:04:10Z)
• Guided Diffusion for Fast Inverse Design of Density-based Mechanical Metamaterials [41.97258566607252]
  本稿では, ボクセルをベースとしたメカニカルメタマテリアルを生成するために, コアが高度な深層生成AIアルゴリズムである高速逆設計法を提案する。 具体的には, 1283ドルの分解能を持つマイクロ構造を生成できる自己条件拡散モデルを用いて, 特定の均質化行列にわずか3秒でアプローチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T16:31:50Z)
• Mechanical Characterization and Inverse Design of Stochastic Architected Metamaterials Using Neural Operators [2.4918888803900727]
  機械学習は、建築された材料の設計のための変革的なツールとして登場しつつある。 ここでは、ディープニューラル演算子(DeepONet)を活用した、エンドツーエンドの科学MLフレームワークを紹介する。 2光子リソグラフィーを用いて印刷した脊椎の微細構造から得られた結果,機械的応答の予測誤差が5～10%の範囲内であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T05:23:15Z)
• A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
  大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。 我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:28:48Z)
• Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
  ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。 ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。 提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
• Hierarchy Composition GAN for High-fidelity Image Synthesis [57.32311953820988]
  本稿では,革新的階層構成GAN(HIC-GAN)を提案する。 HIC-GANは、幾何学と外観領域における画像合成をエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークに組み込んでいる。 シーンテキスト画像合成, 肖像画編集, 室内レンダリングタスクの実験により, 提案したHIC-GANは, 質的, 定量的に優れた合成性能が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-05-12T11:11:24Z)

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。