論文の概要: Reshaping MOFs Text Mining with a Dynamic Multi-Agent Framework of Large Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18880v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 09:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.031296
• Title: Reshaping MOFs Text Mining with a Dynamic Multi-Agent Framework of Large Language Agents
• Title（参考訳）: 大規模言語エージェントの動的マルチエージェントフレームワークによるMOFテキストマイニングの再構築
• Authors: Zuhong Lin, Daoyuan Ren, Kai Ran, Sun Jing, Xiaotiang Huang, Haiyang He, Pengxu Pan, Xiaohang Zhang, Ying Fang, Tianying Wang, Minli Wu, Zhanglin Li, Xiaochuan Zhang, Haipu Li, Jingjing Yao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、金属-有機フレームワーク(MOF)の合成条件を特定するための有望なソリューションを提供する。 MoFh6は、MOF合成プロセスの合理化を目的としたツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9349278378365007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mining of synthesis conditions for metal-organic frameworks (MOFs) is a significant focus in materials science. However, identifying the precise synthesis conditions for specific MOFs within the vast array of possibilities presents a considerable challenge. Large Language Models (LLMs) offer a promising solution to this problem. We leveraged the capabilities of LLMs, specifically gpt-4o-mini, as core agents to integrate various MOF-related agents, including synthesis, attribute, and chemical information agents. This integration culminated in the development of MOFh6, an LLM tool designed to streamline the MOF synthesis process. MOFh6 allows users to query in multiple formats, such as submitting scientific literature, or inquiring about specific MOF codes or structural properties. The tool analyzes these queries to provide optimal synthesis conditions and generates model files for density functional theory pre modeling. We believe MOFh6 will enhance efficiency in the MOF synthesis of all researchers.
• Abstract（参考訳）: 金属-有機フレームワーク(MOF)の合成条件のマイニングは、材料科学において重要な焦点となっている。 しかし、様々な可能性の中で特定のMOFの正確な合成条件を特定することは大きな課題である。 大きな言語モデル(LLM)は、この問題に対して有望な解決策を提供する。 我々は, LLM, 特にgpt-4o-miniをコアエージェントとして利用し, 合成, 属性, 化学情報剤などのMOF関連物質を統合した。 この統合は、MOF合成プロセスの合理化を目的として設計されたLCMツールであるMOFh6の開発に端を発した。 MOFh6では、科学文献を提出したり、特定のMOFコードや構造プロパティを問い合わせたり、複数のフォーマットでクエリできる。 このツールはこれらのクエリを分析し、最適な合成条件を提供し、密度汎関数理論の事前モデリングのためのモデルファイルを生成する。 我々はMOFh6が全ての研究者のMOF合成の効率を高めると信じている。

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