論文の概要: AutoMat: Enabling Automated Crystal Structure Reconstruction from Microscopy via Agentic Tool Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12650v1
• Date: Mon, 19 May 2025 03:04:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.373141
• Title: AutoMat: Enabling Automated Crystal Structure Reconstruction from Microscopy via Agentic Tool Use
• Title（参考訳）: AutoMat: エージェントツールによる顕微鏡からの結晶構造自動再構築
• Abstract要約: 本稿では,走査型電子顕微鏡画像から原子結晶構造への自動変換を行う,エンドツーエンドのエージェントアシストパイプラインであるAutoMatを紹介する。 AutoMatはパターン適応型Denoising、物理誘導型テンプレート検索、対称性を考慮した原子再構成、高速な緩和、MatterSimによるプロパティ予測を組み合わせたものだ。 450以上の構造サンプルの大規模な実験では、AutoMatは既存のマルチモーダルな大規模言語モデルやツールを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.82226218242389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning-based interatomic potentials and force fields depend critically on accurate atomic structures, yet such data are scarce due to the limited availability of experimentally resolved crystals. Although atomic-resolution electron microscopy offers a potential source of structural data, converting these images into simulation-ready formats remains labor-intensive and error-prone, creating a bottleneck for model training and validation. We introduce AutoMat, an end-to-end, agent-assisted pipeline that automatically transforms scanning transmission electron microscopy (STEM) images into atomic crystal structures and predicts their physical properties. AutoMat combines pattern-adaptive denoising, physics-guided template retrieval, symmetry-aware atomic reconstruction, fast relaxation and property prediction via MatterSim, and coordinated orchestration across all stages. We propose the first dedicated STEM2Mat-Bench for this task and evaluate performance using lattice RMSD, formation energy MAE, and structure-matching success rate. By orchestrating external tool calls, AutoMat enables a text-only LLM to outperform vision-language models in this domain, achieving closed-loop reasoning throughout the pipeline. In large-scale experiments over 450 structure samples, AutoMat substantially outperforms existing multimodal large language models and tools. These results validate both AutoMat and STEM2Mat-Bench, marking a key step toward bridging microscopy and atomistic simulation in materials science.The code and dataset are publicly available at https://github.com/yyt-2378/AutoMat and https://huggingface.co/datasets/yaotianvector/STEM2Mat.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく原子間ポテンシャルと力場は、正確な原子構造に決定的に依存するが、実験的に解決された結晶の可用性が限られているため、そのようなデータは乏しい。 原子分解能電子顕微鏡は構造データの潜在的な源を提供するが、これらの画像をシミュレーション可能なフォーマットに変換することは、労働集約的でエラーを起こし、モデルの訓練と検証のボトルネックとなる。 本稿では,走査型透過電子顕微鏡(STEM)画像を原子結晶構造に自動変換し,その物性を予測する,エンドツーエンドのエージェントアシストパイプラインであるAutoMatを紹介する。 AutoMatはパターン適応型Denoising、物理誘導型テンプレート検索、対称性を意識した原子再構成、MatterSimによる高速な緩和とプロパティ予測、およびすべてのステージにわたる協調オーケストレーションを組み合わせたものだ。 本研究では, 格子RMSD, 生成エネルギーMAE, 構造整合成功率を用いてSTEM2Mat-Benchを試作し, 性能評価を行った。 外部ツールコールのオーケストレーションにより、AutoMatはテキストのみのLLMが、このドメインの視覚言語モデルより優れ、パイプライン全体にわたってクローズドループ推論を実現することができる。 450以上の構造サンプルの大規模な実験では、AutoMatは既存のマルチモーダルな大規模言語モデルやツールを大幅に上回っている。 これらの結果はAutoMatとSTEM2Mat-Benchの両方を検証し、材料科学における顕微鏡と原子シミュレーションのブリッジに向けた重要なステップを示す。コードとデータセットはhttps://github.com/yt-2378/AutoMatとhttps://huggingface.co/datasets/yaotianvector/STEM2Matで公開されている。

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