論文の概要: 34 Examples of LLM Applications in Materials Science and Chemistry: Towards Automation, Assistants, Agents, and Accelerated Scientific Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03049v1
• Date: Mon, 05 May 2025 22:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.138352
• Title: 34 Examples of LLM Applications in Materials Science and Chemistry: Towards Automation, Assistants, Agents, and Accelerated Scientific Discovery
• Title（参考訳）: LLMの材料科学・化学応用例:自動化, アシスタント, エージェント, 加速科学発見を目指して
• Authors: Yoel Zimmermann, Adib Bazgir, Alexander Al-Feghali, Mehrad Ansari, L. Catherine Brinson, Yuan Chiang, Defne Circi, Min-Hsueh Chiu, Nathan Daelman, Matthew L. Evans, Abhijeet S. Gangan, Janine George, Hassan Harb, Ghazal Khalighinejad, Sartaaj Takrim Khan, Sascha Klawohn, Magdalena Lederbauer, Soroush Mahjoubi, Bernadette Mohr, Seyed Mohamad Moosavi, Aakash Naik, Aleyna Beste Ozhan, Dieter Plessers, Aritra Roy, Fabian Schöppach, Philippe Schwaller, Carla Terboven, Katharina Ueltzen, Shang Zhu, Jan Janssen, Calvin Li, Ian Foster, Ben Blaiszik,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学と化学研究の多くの側面を再構築している。 最近の進歩は、最新のモデルのクラスが構造化データと非構造化データを統合することができることを示している。 第2回Large Language Model Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistryで開発された34のプロジェクトを通して,LLMの応用を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.98521456666118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are reshaping many aspects of materials science and chemistry research, enabling advances in molecular property prediction, materials design, scientific automation, knowledge extraction, and more. Recent developments demonstrate that the latest class of models are able to integrate structured and unstructured data, assist in hypothesis generation, and streamline research workflows. To explore the frontier of LLM capabilities across the research lifecycle, we review applications of LLMs through 34 total projects developed during the second annual Large Language Model Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry, a global hybrid event. These projects spanned seven key research areas: (1) molecular and material property prediction, (2) molecular and material design, (3) automation and novel interfaces, (4) scientific communication and education, (5) research data management and automation, (6) hypothesis generation and evaluation, and (7) knowledge extraction and reasoning from the scientific literature. Collectively, these applications illustrate how LLMs serve as versatile predictive models, platforms for rapid prototyping of domain-specific tools, and much more. In particular, improvements in both open source and proprietary LLM performance through the addition of reasoning, additional training data, and new techniques have expanded effectiveness, particularly in low-data environments and interdisciplinary research. As LLMs continue to improve, their integration into scientific workflows presents both new opportunities and new challenges, requiring ongoing exploration, continued refinement, and further research to address reliability, interpretability, and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学と化学研究の多くの側面を再構築し、分子特性予測、材料設計、科学の自動化、知識抽出などの進歩を可能にしている。 最近の研究は、最新のモデルのクラスが構造化データと非構造化データを統合でき、仮説生成を支援し、研究ワークフローを合理化できることを実証している。 研究ライフサイクルにおけるLLM機能のフロンティアを探るため,世界規模のハイブリッドイベントである第2回Large Language Model Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistryで開発された34のプロジェクトを通して,LLMの応用を概観した。 これらのプロジェクトは,(1)分子・材料特性予測,(2)分子・材料設計,(3)自動化・インターフェース,(4)科学コミュニケーション・教育,(5)研究データ管理・自動化,(6)仮説生成・評価,(7)科学的文献からの知識抽出・推論の7つの重要な研究領域にまたがった。 これらのアプリケーションは、LLMが汎用的な予測モデル、ドメイン固有のツールの迅速なプロトタイピングのためのプラットフォームなど、どのように機能するかを網羅的に説明している。 特に、推論、追加のトレーニングデータ、新しい技術の追加によるオープンソースとプロプライエタリなLLMパフォーマンスの改善により、特に低データ環境や学際的な研究において、有効性が向上した。 LLMが改善を続けるにつれて、科学ワークフローへの統合は新たな機会と新たな課題を提示し、継続的な探索、改良の継続、信頼性、解釈可能性、再現性に対処するためのさらなる研究を必要としている。

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