論文の概要: PriM: Principle-Inspired Material Discovery through Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08810v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 03:05:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 05:46:03.460506
• Title: PriM: Principle-Inspired Material Discovery through Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: PriM: マルチエージェントコラボレーションによる原理に基づく材料発見
• Authors: Zheyuan Lai, Yingming Pu,
• Abstract要約: 言語推論型マルチエージェントシステム(MAS)を利用した原理誘導型材料発見システムを提案する。 本フレームワークは,MASのラウンドテーブルシステムにおいて,自動仮説生成と実験検証を統合する。 この枠組みに基づいて,ナノヘリックスのケーススタディにより,より高い材料探索率と特性値を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex chemical space and limited knowledge scope with biases holds immense challenge for human scientists, yet in automated materials discovery. Existing intelligent methods relies more on numerical computation, leading to inefficient exploration and results with hard-interpretability. To bridge this gap, we introduce a principles-guided material discovery system powered by language inferential multi-agent system (MAS), namely PriM. Our framework integrates automated hypothesis generation with experimental validation in a roundtable system of MAS, enabling systematic exploration while maintaining scientific rigor. Based on our framework, the case study of nano helix demonstrates higher materials exploration rate and property value while providing transparent reasoning pathways. This approach develops an automated-and-transparent paradigm for material discovery, with broad implications for rational design of functional materials. Code is publicly available at our \href{https://github.com/amair-lab/PriM}{GitHub}.
• Abstract（参考訳）: 複雑な化学空間とバイアスを伴う限られた知識範囲は、人間の科学者にとって大きな課題である。 既存のインテリジェントな手法は数値計算に依存しており、非効率な探索と難解な解釈性を持つ結果をもたらす。 このギャップを埋めるために,言語推論型マルチエージェントシステム(MAS)を利用した原理誘導型材料発見システム(PriM)を導入する。 本フレームワークは,MASのラウンドテーブルシステムにおける自動仮説生成と実験検証を統合し,科学的厳密性を維持しながら系統的な探索を可能にする。 ナノヘリックスのケーススタディは, 透明な推論経路を提供しながら, 材料探索率と特性値の向上を実証する。 このアプローチは、機能材料を合理的に設計するための幅広い意味を持つ、材料発見の自動化および透明なパラダイムを開発する。 コードは我々の \href{https://github.com/amair-lab/PriM}{GitHub} で公開されている。

関連論文リスト

• Artificial Intelligence and Generative Models for Materials Discovery -- A Review [0.0]
  Reviewは、材料発見に適用可能なAI駆動生成モデルのさまざまな原則について議論することを目的としている。 また, 新規触媒, 半導体, 高分子, 結晶の設計における生成モデルの具体的な応用についても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-05T09:56:27Z)
• Open-ended Scientific Discovery via Bayesian Surprise [63.26412847240136]
  AutoDSは、ベイジアン・サプライズを用いた科学探査を駆動する、オープンエンドの科学的発見の方法である。 我々はAutoDSを、生物学、経済学、金融学、行動科学といった21の領域にまたがる実世界のデータセットにまたがるデータ駆動ディスカバリの設定で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T22:53:59Z)
• PiFlow: Principle-aware Scientific Discovery with Multi-Agent Collaboration [9.640689981816852]
  自動科学的発見のための情報理論フレームワークである textttPiFlow を紹介する。 提案手法は,曲線下面積の73.55%増加を反映して,発見効率を著しく向上させる。 全体として、textttPiFlowはPlug-and-Playメソッドとして機能し、高度に効率的な自動科学的発見における新しいパラダイムシフトを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T03:09:39Z)
• AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research [58.944125758758936]
  科学科学(Science of Science, SoS)は、科学的発見の基礎となるメカニズムを探求する。 人工知能(AI)の出現は、次世代のSoSに変革の機会をもたらす。 我々は、従来の手法よりもAIの利点を概説し、潜在的な制限について議論し、それらを克服するための経路を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-17T15:01:33Z)
• Unveiling Knowledge Utilization Mechanisms in LLM-based Retrieval-Augmented Generation [77.10390725623125]
  検索強化世代(RAG)は知識範囲の拡大に広く利用されている。 RAGは、オープンドメインの質問応答のような知識集約的なタスクを約束しているので、複雑なタスクやインテリジェントアシスタントへの幅広い応用は、その実用性をさらに進歩させてきた。 本稿では、RAGが内部(パラメトリック)知識と外部(検索)知識を統合する本質的なメカニズムを体系的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-17T13:13:13Z)
• Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
• CodeScientist: End-to-End Semi-Automated Scientific Discovery with Code-based Experimentation [48.12054700748627]
  CodeScientistは、遺伝的検索の形式として、アイデアと実験を共同で行う新しいASDシステムである。 我々はこのパラダイムを用いて、エージェントと仮想環境の領域において、機械生成のアイデアを幅広く数百もの自動実験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T22:37:17Z)
• Causal Discovery from Data Assisted by Large Language Models [50.193740129296245]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-18T02:14:49Z)
• MatPilot: an LLM-enabled AI Materials Scientist under the Framework of Human-Machine Collaboration [13.689620109856783]
  我々はMatPilotという名のAI材料科学者を開発し、新しい素材の発見を奨励する能力を示した。 MatPilotのコアとなる強みは、自然言語で対話的な人間と機械のコラボレーションだ。 MatPilotは、ユニークな認知能力、豊富な蓄積された経験、そして人間の生活の好奇心を統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T12:23:44Z)
• Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems [0.0]
  マルチエージェントAIモデルは、新しい金属合金の発見を自動化するために使用される。 MLをベースとした原子間ポテンシャルをモデルとした立方晶(bcc)合金のNbMoTa族に着目した。 LLMをベースとしたエージェントの動的協調により、GNNの予測力を相乗化することにより、システムは巨大な合金設計空間を自律的にナビゲートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:06:26Z)
• GIVE: Structured Reasoning of Large Language Models with Knowledge Graph Inspired Veracity Extrapolation [108.2008975785364]
  Graph Inspired Veracity Extrapolation (GIVE)は、パラメトリックメモリと非パラメトリックメモリを融合して、最小の外部入力で正確な推論を改善する新しい推論手法である。 GIVE は LLM エージェントをガイドして,最も関連する専門家データ (observe) を選択し,クエリ固有の発散思考 (reflect) に従事し,その情報を合成して最終的な出力 (speak) を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T03:05:06Z)
• SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning [0.0]
  人工知能の鍵となる課題は、科学的理解を自律的に進めるシステムを作ることである。 3つのコア概念を活用するアプローチであるSciAgentsを提案する。 この枠組みは研究仮説を自律的に生成し、基礎となるメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を解明する。 我々のケーススタディでは、生成AI、オントロジ表現、マルチエージェントモデリングを組み合わせて、生物学的システムに似た知能の群を活用できるスケーラブルな能力を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T12:25:10Z)
• DiscoveryBench: Towards Data-Driven Discovery with Large Language Models [50.36636396660163]
  我々は、データ駆動探索の多段階プロセスを形式化する最初の包括的なベンチマークであるDiscoveryBenchを紹介する。 我々のベンチマークには、社会学や工学などの6つの分野にまたがる264のタスクが含まれている。 私たちのベンチマークでは、自律的なデータ駆動型発見の課題を説明し、コミュニティが前進するための貴重なリソースとして役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T18:58:22Z)
• MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python [63.37350735954699]
  MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。 実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T14:22:20Z)
• Materials Expert-Artificial Intelligence for Materials Discovery [39.67752644916519]
  我々は,この人間の直感をカプセル化し,具体化するために,"Materials Expert-Artificial Intelligence"(ME-AI)を導入する。 ME-AIは専門家の直観を独立して再現し、それを拡張した。 私たちの成功は、機械学習に支援された材料発見を約束するものとして、“マシンボットによる人間の洞察”アプローチを指摘しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T14:29:18Z)
• Unsupervised physics-informed disentanglement of multimodal data for high-throughput scientific discovery [4.923937591056569]
  物理インフォームドマルチモーダルオートエンコーダ(PIMA)を紹介する。 PIMAはマルチモーダルな科学データセットで共有情報を発見するための変分推論フレームワークである。 金属添加物製造からの格子状メタマテリアルのデータセットは正確なクロスモーダル推論を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T14:47:00Z)
• Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
  ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。 ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。 提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。