論文の概要: Predicting New Research Directions in Materials Science using Large Language Models and Concept Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16824v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 08:26:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.38332
• Title: Predicting New Research Directions in Materials Science using Large Language Models and Concept Graphs
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと概念グラフを用いた材料科学の新しい研究方向予測
• Authors: Thomas Marwitz, Alexander Colsmann, Ben Breitung, Christoph Brabec, Christoph Kirchlechner, Eva Blasco, Gabriel Cadilha Marques, Horst Hahn, Michael Hirtz, Pavel A. Levkin, Yolita M. Eggeler, Tobias Schlöder, Pascal Friederich,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,自動キーワード抽出法よりも効率的に概念を抽出できることを示す。 機械学習モデルは、歴史的データに基づいて、概念の新たな組み合わせを予測するために訓練される。 本モデルは,まだ研究されていないトピックの革新的な組み合わせを予測することによって,材料科学者の創造的思考プロセスに刺激を与えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.813288388998256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to an exponential increase in published research articles, it is impossible for individual scientists to read all publications, even within their own research field. In this work, we investigate the use of large language models (LLMs) for the purpose of extracting the main concepts and semantic information from scientific abstracts in the domain of materials science to find links that were not noticed by humans and thus to suggest inspiring near/mid-term future research directions. We show that LLMs can extract concepts more efficiently than automated keyword extraction methods to build a concept graph as an abstraction of the scientific literature. A machine learning model is trained to predict emerging combinations of concepts, i.e. new research ideas, based on historical data. We demonstrate that integrating semantic concept information leads to an increased prediction performance. The applicability of our model is demonstrated in qualitative interviews with domain experts based on individualized model suggestions. We show that the model can inspire materials scientists in their creative thinking process by predicting innovative combinations of topics that have not yet been investigated.
• Abstract（参考訳）: 出版論文の急増により、個々の科学者が自身の研究分野内であっても、すべての出版物を読むことは不可能である。 本研究では,材料科学の領域における科学的な抽象概念から主概念と意味情報を抽出し,人間に気付かれていないリンクを見つけることを目的とした大規模言語モデル (LLM) の利用について検討し,近い将来の研究の方向性を示唆する。 科学文献の抽象化として概念グラフを構築するために,LLMは自動キーワード抽出法よりも効率的に概念を抽出できることを示す。 機械学習モデルは、概念の新たな組み合わせ、すなわち、歴史データに基づく新しい研究のアイデアを予測するために訓練される。 意味概念情報の統合により予測性能が向上することが実証された。 本モデルの適用性は,個別化モデルの提案に基づいて,ドメインエキスパートとの質的なインタビューで実証される。 本モデルは,まだ研究されていないトピックの革新的な組み合わせを予測することによって,材料科学者の創造的思考プロセスに刺激を与えることができることを示す。

関連論文リスト

• CHIMERA: A Knowledge Base of Idea Recombination in Scientific Literature [7.086262532457526]
  組換え例の大規模知識ベース(KB)であるCHIMERAを構築した。 ChiMERAは、科学者がどのようにして概念を再結合し、異なる領域からインスピレーションを得るかを探索するために使用することができる。 我々はCHIMERAを分析し、AIの異なるサブ領域における組換えの性質を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T06:36:04Z)
• The Discovery Engine: A Framework for AI-Driven Synthesis and Navigation of Scientific Knowledge Landscapes [0.0]
  本稿では,文献を科学的領域の統一的,計算的に抽出可能な表現に変換するフレームワークであるDiscovery Engineを紹介する。 Discovery Engineは、AIが強化した科学調査と発見の加速のための新しいパラダイムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T05:51:34Z)
• Graph of AI Ideas: Leveraging Knowledge Graphs and LLMs for AI Research Idea Generation [25.04071920426971]
  我々は,オープンアクセス論文が支配するAI研究分野を対象とした,AI思想グラフ(GoAI)というフレームワークを提案する。 このフレームワークは、関連する文献を知識グラフ内のエンティティに整理し、引用に含まれる意味情報をグラフ内の関係にまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T15:36:38Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。 ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z)
• Graph Foundation Models: Concepts, Opportunities and Challenges [66.37994863159861]
  ファンデーションモデルは、さまざまな人工知能アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとして現れてきた。 一般化と適応における基礎モデルの能力は、グラフ機械学習研究者を動機付け、新しいグラフ学習パラダイムを開発する可能性について議論する。 本稿では,グラフ基礎モデル(GFM)の概念を紹介し,その重要な特徴と基礎技術について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T09:31:21Z)
• SciMON: Scientific Inspiration Machines Optimized for Novelty [68.46036589035539]
  文献に基づく新たな科学的方向を生成するために,ニューラルランゲージモデルを探索し,拡張する。 モデルが入力背景コンテキストとして使用される新しい設定で、劇的な出発をとっています。 本稿では,過去の科学的論文から「吸入」を抽出するモデリングフレームワークであるSciMONを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:12:08Z)
• Semantic and Relational Spaces in Science of Science: Deep Learning Models for Article Vectorisation [4.178929174617172]
  我々は、自然言語処理(NLP)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、記事の意味的・関係的な側面に基づく文書レベルの埋め込みに焦点を当てる。 論文のセマンティックな空間をNLPでエンコードできるのに対し、GNNでは研究コミュニティの社会的実践をエンコードするリレーショナルな空間を構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T14:57:41Z)
• Method and Dataset Entity Mining in Scientific Literature: A CNN + Bi-LSTM Model with Self-attention [21.93889297841459]
  MDERと呼ばれる新しいエンティティ認識モデルを提案し、科学的論文から効果的にメソッドとデータセットを抽出することができる。 我々は,NLP,CV,データマイニング,AIの4つの研究分野の論文から構築したデータセットのモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T13:38:43Z)

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。