論文の概要: MatterChat: A Multi-Modal LLM for Material Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13107v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 18:19:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:53.791133
• Title: MatterChat: A Multi-Modal LLM for Material Science
• Title（参考訳）: MatterChat: 物質科学のためのマルチモーダルLCM
• Authors: Yingheng Tang, Wenbin Xu, Jie Cao, Jianzhu Ma, Weilu Gao, Steve Farrell, Benjamin Erichson, Michael W. Mahoney, Andy Nonaka, Zhi Yao,
• Abstract要約: マルチモーダルな多モード言語モデルであるMatterChatを紹介する。 そこで,MatterChatは材料特性予測と人間-AIインタラクションの性能を大幅に向上させることを示す。 また、より高度な科学的推論やステップバイステップの物質合成などの応用においても有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.34536331137755
• License:
• Abstract: Understanding and predicting the properties of inorganic materials is crucial for accelerating advancements in materials science and driving applications in energy, electronics, and beyond. Integrating material structure data with language-based information through multi-modal large language models (LLMs) offers great potential to support these efforts by enhancing human-AI interaction. However, a key challenge lies in integrating atomic structures at full resolution into LLMs. In this work, we introduce MatterChat, a versatile structure-aware multi-modal LLM that unifies material structural data and textual inputs into a single cohesive model. MatterChat employs a bridging module to effectively align a pretrained machine learning interatomic potential with a pretrained LLM, reducing training costs and enhancing flexibility. Our results demonstrate that MatterChat significantly improves performance in material property prediction and human-AI interaction, surpassing general-purpose LLMs such as GPT-4. We also demonstrate its usefulness in applications such as more advanced scientific reasoning and step-by-step material synthesis.
• Abstract（参考訳）: 無機材料の特性を理解し予測することは、材料科学の進歩を加速し、エネルギー、電子工学、その他の分野の推進に欠かせない。 多モーダル大言語モデル(LLM)による言語情報と物質構造データの統合は,人間とAIの相互作用を強化することで,これらの取り組みを支援する大きな可能性を秘めている。 しかし、重要な課題は、フル解像度の原子構造をLSMに統合することである。 本稿では,材料構造データとテキスト入力を単一の凝集モデルに統一する多機能構造対応多モードLCMであるMatterChatを紹介する。 MatterChatは、事前訓練された機械学習の原子間ポテンシャルを事前訓練されたLLMに効果的に整合させ、トレーニングコストを削減し、柔軟性を向上させるためにブリッジモジュールを使用している。 以上の結果から,MatterChatは材料特性予測や人間とAIの相互作用において,GPT-4などの汎用LLMを上回る性能を著しく向上することが示された。 また、より高度な科学的推論やステップバイステップの物質合成などの応用においても有用性を示す。

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