論文の概要: AceWGS: An LLM-Aided Framework to Accelerate Catalyst Design for Water-Gas Shift Reactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05607v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 02:36:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-16 10:47:25.754221
- Title: AceWGS: An LLM-Aided Framework to Accelerate Catalyst Design for Water-Gas Shift Reactions
- Title（参考訳）: AceWGS: 水-ガスシフト反応のための触媒設計を高速化するLLM支援フレームワーク
- Authors: Joyjit Chattoraj, Brahim Hamadicharef, Teo Shi Chang, Yingzhi Zeng, Chee Kok Poh, Luwei Chen, Teck Leong Tan,
- Abstract要約: AceWGSはWGS触媒の設計を合理化するためのフレームワークである。
オープンソースのツールで構築されており、AIが加速する触媒設計アプリケーションに適応することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: While the Water-Gas Shift (WGS) reaction plays a crucial role in hydrogen production for fuel cells, finding suitable catalysts to achieve high yields for low-temperature WGS reactions remains a persistent challenge. Artificial Intelligence (AI) has shown promise in accelerating catalyst design by exploring vast candidate spaces, however, two key gaps limit its effectiveness. First, AI models primarily train on numerical data, which fail to capture essential text-based information, such as catalyst synthesis methods. Second, the cross-disciplinary nature of catalyst design requires seamless collaboration between AI, theory, experiments, and numerical simulations, often leading to communication barriers. To address these gaps, we present AceWGS, a Large Language Models (LLMs)-aided framework to streamline WGS catalyst design. AceWGS interacts with researchers through natural language, answering queries based on four features: (i) answering general queries, (ii) extracting information about the database comprising WGS-related journal articles, (iii) comprehending the context described in these articles, and (iv) identifying catalyst candidates using our proposed AI inverse model. We presented a practical case study demonstrating how AceWGS can accelerate the catalyst design process. AceWGS, built with open-source tools, offers an adjustable framework that researchers can readily adapt for a range of AI-accelerated catalyst design applications, supporting seamless integration across cross-disciplinary studies.
- Abstract（参考訳）: 水-ガスシフト (WGS) 反応は燃料電池の水素生産において重要な役割を担っているが、低温のWGS反応の高収率を達成するための適切な触媒を見つけることは、依然として永続的な課題である。
人工知能(AI)は、広大な候補空間を探索することで触媒設計の加速を約束しているが、2つの重要なギャップはその効果を制限している。
まず、AIモデルは、触媒合成法のような本質的なテキストベースの情報をキャプチャできない数値データに基づいてトレーニングする。
第二に、触媒設計の学際的な性質は、AI、理論、実験、数値シミュレーションのシームレスな協調を必要とし、しばしば通信障壁につながる。
これらのギャップに対処するため,WGS触媒設計を合理化するためのLarge Language Models (LLMs) 支援フレームワークであるAceWGSを提案する。
AceWGSは自然言語を使って研究者と対話し、4つの特徴に基づいた質問に答える。
(i)一般的な問合せに答える
2 WGS関連雑誌記事からなるデータベースに関する情報を抽出すること。
三 この条に記載された文脈の解釈及び
(4)提案したAI逆モデルを用いて触媒候補を同定する。
我々は,AceWGSが触媒設計プロセスをどのように加速できるかを示す実例を示した。
オープンソースのツールで構築されたAceWGSは、AIが加速する触媒設計アプリケーションに容易に適応できる調整可能なフレームワークを提供する。
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