論文の概要: Towards an automated workflow in materials science for combining multi-modal simulative and experimental information using data mining and large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14904v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 16:24:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:09:38.027753
• Title: Towards an automated workflow in materials science for combining multi-modal simulative and experimental information using data mining and large language models
• Title（参考訳）: データマイニングと大規模言語モデルを用いたマルチモーダル・シミュレートと実験情報の統合のための材料科学における自動化ワークフローの実現に向けて
• Authors: Balduin Katzer, Steffen Klinder, Katrin Schulz,
• Abstract要約: この原稿には、科学文献から機械可読データベースにエンコードされた情報を公開する自動化ワークフローが紹介されている。 最終的に、Retrieval-Augmented Generation (RAG)ベースのLarge Language Model (LLM)は、高速で効率的な質問応答チャットボットを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: To retrieve and compare scientific data of simulations and experiments in materials science, data needs to be easily accessible and machine readable to qualify and quantify various materials science phenomena. The recent progress in open science leverages the accessibility to data. However, a majority of information is encoded within scientific documents limiting the capability of finding suitable literature as well as material properties. This manuscript showcases an automated workflow, which unravels the encoded information from scientific literature to a machine readable data structure of texts, figures, tables, equations and meta-data, using natural language processing and language as well as vision transformer models to generate a machine-readable database. The machine-readable database can be enriched with local data, as e.g. unpublished or private material data, leading to knowledge synthesis. The study shows that such an automated workflow accelerates information retrieval, proximate context detection and material property extraction from multi-modal input data exemplarily shown for the research field of microstructural analyses of face-centered cubic single crystals. Ultimately, a Retrieval-Augmented Generation (RAG) based Large Language Model (LLM) enables a fast and efficient question answering chat bot.
• Abstract（参考訳）: 材料科学におけるシミュレーションと実験の科学的データを検索し比較するためには、データは容易にアクセス可能であり、様々な材料科学現象の資格と定量化のために機械可読性が必要である。 オープンサイエンスの最近の進歩は、データへのアクセシビリティを活用している。 しかし、ほとんどの情報は、資料だけでなく、適切な文献を見つける能力を制限する科学文書にエンコードされている。 この原稿は、科学文献から機械可読データ構造、テキスト、図形、表、方程式、メタデータへのエンコードされた情報を、自然言語処理と言語およびビジョントランスフォーマーモデルを使用して、機械可読データベースを生成する自動ワークフローを展示する。 機械可読データベースは、例えば未公開またはプライベートな資料データのように、ローカルデータで富むことができ、知識合成につながる。 本研究は, 顔中心立方晶の微細構造解析の分野で実証的に示された多モード入力データから情報検索, 近接コンテキスト検出, 材料特性抽出を促進させる。 最終的に、Retrieval-Augmented Generation (RAG)ベースのLarge Language Model (LLM)は、高速で効率的な質問応答チャットボットを可能にする。

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