論文の概要: Exploring utilization of generative AI for research and education in data-driven materials science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08817v1
- Date: Wed, 09 Apr 2025 11:15:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:56:12.652509
- Title: Exploring utilization of generative AI for research and education in data-driven materials science
- Title（参考訳）: データ駆動材料科学における生成AIの研究開発への活用を探る
- Authors: Takahiro Misawa, Ai Koizumi, Ryo Tamura, Kazuyoshi Yoshimi,
- Abstract要約: 2024年7月、私たちは、生成AIが研究と教育を促進する方法について調査するハッカソン、AIMHack2024を組織しました。
材料科学、情報科学、バイオインフォマティクス、凝縮物質物理学の研究者たちが協力して、生成AIが研究と教育をどのように促進するかを探求した。
本稿では、AIによるソフトウェア試験、ソフトウェアのためのAIチューターの構築、ソフトウェアのためのGUIアプリケーションの開発に関するトピックについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Generative AI has recently had a profound impact on various fields, including daily life, research, and education. To explore its efficient utilization in data-driven materials science, we organized a hackathon -- AIMHack2024 -- in July 2024. In this hackathon, researchers from fields such as materials science, information science, bioinformatics, and condensed matter physics worked together to explore how generative AI can facilitate research and education. Based on the results of the hackathon, this paper presents topics related to (1) conducting AI-assisted software trials, (2) building AI tutors for software, and (3) developing GUI applications for software. While generative AI continues to evolve rapidly, this paper provides an early record of its application in data-driven materials science and highlights strategies for integrating AI into research and education.
- Abstract（参考訳）: 最近、ジェネレーティブAIは、日常生活、研究、教育など様々な分野に多大な影響を与えている。
2024年7月、データ駆動材料科学における効率的な利用を探るため、ハッカソン「AIMHack2024」を組織した。
このハッカソンでは、材料科学、情報科学、バイオインフォマティクス、凝縮物質物理学などの分野の研究者が協力して、生成的AIが研究と教育をどのように促進するかを探求した。
このハッカソンの結果に基づき,(1)AI支援ソフトウェア試行,(2)ソフトウェアのためのAIチューターの構築,(3)ソフトウェアのためのGUIアプリケーションの開発に関する話題を提示する。
生成AIは急速に進化を続けているが、本論文はデータ駆動材料科学におけるその応用の早期記録を提供し、研究と教育にAIを統合する戦略を強調している。
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