Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Discovery from Data Assisted by Large Language Models

論文の概要: Causal Discovery from Data Assisted by Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13833v1
Date: Tue, 18 Mar 2025 02:14:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-19 14:14:20.786073
Title: Causal Discovery from Data Assisted by Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるデータからの因果発見
Authors: Kamyar Barakati, Alexander Molak, Chris Nelson, Xiaohang Zhang, Ichiro Takeuchi, Sergei V. Kalinin,
Abstract要約: 知識駆動発見のために、実験データと事前のドメイン知識を統合することが不可欠である。本稿では、高分解能走査透過電子顕微鏡(STEM)データと大規模言語モデル(LLM)からの洞察を組み合わせることで、このアプローチを実証する。 SmドープBiFeO3(SmBFO)におけるChatGPTをドメイン固有文献に微調整することにより、構造的、化学的、分極的自由度の間の因果関係をマッピングするDAG(Directed Acyclic Graphs)の隣接行列を構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.193740129296245
License:
Abstract: Knowledge driven discovery of novel materials necessitates the development of the causal models for the property emergence. While in classical physical paradigm the causal relationships are deduced based on the physical principles or via experiment, rapid accumulation of observational data necessitates learning causal relationships between dissimilar aspects of materials structure and functionalities based on observations. For this, it is essential to integrate experimental data with prior domain knowledge. Here we demonstrate this approach by combining high-resolution scanning transmission electron microscopy (STEM) data with insights derived from large language models (LLMs). By fine-tuning ChatGPT on domain-specific literature, such as arXiv papers on ferroelectrics, and combining obtained information with data-driven causal discovery, we construct adjacency matrices for Directed Acyclic Graphs (DAGs) that map the causal relationships between structural, chemical, and polarization degrees of freedom in Sm-doped BiFeO3 (SmBFO). This approach enables us to hypothesize how synthesis conditions influence material properties, particularly the coercive field (E0), and guides experimental validation. The ultimate objective of this work is to develop a unified framework that integrates LLM-driven literature analysis with data-driven discovery, facilitating the precise engineering of ferroelectric materials by establishing clear connections between synthesis conditions and their resulting material properties.
Abstract（参考訳）: 知識駆動による新しい素材の発見は、資産の出現のための因果モデルの開発を必要とする。古典的な物理パラダイムでは、因果関係は物理原理や実験に基づいて導出されるが、観察データの迅速な蓄積は、材料構造と観察に基づく機能との相似的な側面の間の因果関係の学習を必要とする。そのため、実験データを事前のドメイン知識と統合することが不可欠である。本稿では,高分解能走査透過電子顕微鏡(STEM)データと大規模言語モデル(LLM)からの洞察を組み合わせることで,このアプローチを実証する。強誘電体に関するarXiv論文などのドメイン固有文献を微調整し、得られた情報とデータ駆動因果探索を組み合わせることにより、SmドープBiFeO3(SmBFO)における構造的・化学的・分極的自由度間の因果関係をマッピングするDAG(Directed Acyclic Graphs)の隣接行列を構築する。提案手法により, 合成条件が材料特性, 特に保磁力場(E0)に与える影響を仮説化し, 実験的検証を導出する。この研究の究極的な目的は、LCM駆動の文献分析とデータ駆動の発見を統合し、合成条件と結果の材料特性との明確な接続を確立することによって強誘電体材料の精密なエンジニアリングを容易にする統一的なフレームワークを開発することである。

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