論文の概要: Inverse Materials Design by Large Language Model-Assisted Generative Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18127v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 11:52:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:56.736831
• Title: Inverse Materials Design by Large Language Model-Assisted Generative Framework
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた逆材料設計
• Authors: Yun Hao, Che Fan, Beilin Ye, Wenhao Lu, Zhen Lu, Peilin Zhao, Zhifeng Gao, Qingyao Wu, Yanhui Liu, Tongqi Wen,
• Abstract要約: AlloyGANは、Large Language Model (LLM) を利用したテキストマイニングと条件付き生成支援ネットワーク (CGAN) を統合したフレームワークである。 金属ガラスの場合、このフレームワークは実験から8%未満の差で熱力学特性を予測する。 生成AIをドメイン知識でブリッジすることで、A AlloyGANは、カスタマイズされた特性を持つ物質の発見を加速するスケーラブルなアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.04390544440238
• License:
• Abstract: Deep generative models hold great promise for inverse materials design, yet their efficiency and accuracy remain constrained by data scarcity and model architecture. Here, we introduce AlloyGAN, a closed-loop framework that integrates Large Language Model (LLM)-assisted text mining with Conditional Generative Adversarial Networks (CGANs) to enhance data diversity and improve inverse design. Taking alloy discovery as a case study, AlloyGAN systematically refines material candidates through iterative screening and experimental validation. For metallic glasses, the framework predicts thermodynamic properties with discrepancies of less than 8% from experiments, demonstrating its robustness. By bridging generative AI with domain knowledge and validation workflows, AlloyGAN offers a scalable approach to accelerate the discovery of materials with tailored properties, paving the way for broader applications in materials science.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは逆材料設計を大いに約束するが、その効率と精度はデータ不足とモデルアーキテクチャによって制約される。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したテキストマイニングを条件付き生成支援ネットワーク (CGAN) と統合し,データ多様性の向上と逆設計の改善を図るクローズドループフレームワークである AlloyGAN を紹介する。 合金発見をケーススタディとして、AlphaGANは反復スクリーニングと実験的検証を通じて、材料候補を体系的に洗練する。 金属ガラスの場合、このフレームワークは実験から8%未満の差がある熱力学特性を予測し、その堅牢性を示す。 AlloyGANは、生成AIをドメイン知識と検証ワークフローでブリッジすることによって、適切な特性を持つ物質の発見を加速するスケーラブルなアプローチを提供し、材料科学における幅広い応用の道を開く。

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