論文の概要: Expert-Guided LLM Reasoning for Battery Discovery: From AI-Driven Hypothesis to Synthesis and Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16110v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 23:46:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.908693
• Title: Expert-Guided LLM Reasoning for Battery Discovery: From AI-Driven Hypothesis to Synthesis and Characterization
• Title（参考訳）: バッテリー発見のためのエキスパートガイド型LLM推論:AI駆動仮説から合成と評価へ
• Authors: Shengchao Liu, Hannan Xu, Yan Ai, Huanxin Li, Yoshua Bengio, Harry Guo,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は複雑な問題に対処するためにチェーン・オブ・シント(CoT)技術を利用する。 ドメイン知識を統合した新しいエージェントフレームワークであるChatBatteryを,材料設計におけるより効果的な推論に向けて導入する。 新規リチウムイオン電池陰極材料3種を同定,合成,特性評価し,28.8%,25.2%,18.5%の実用能力向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.97016882216093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) leverage chain-of-thought (CoT) techniques to tackle complex problems, representing a transformative breakthrough in artificial intelligence (AI). However, their reasoning capabilities have primarily been demonstrated in solving math and coding problems, leaving their potential for domain-specific applications-such as battery discovery-largely unexplored. Inspired by the idea that reasoning mirrors a form of guided search, we introduce ChatBattery, a novel agentic framework that integrates domain knowledge to steer LLMs toward more effective reasoning in materials design. Using ChatBattery, we successfully identify, synthesize, and characterize three novel lithium-ion battery cathode materials, which achieve practical capacity improvements of 28.8%, 25.2%, and 18.5%, respectively, over the widely used cathode material, LiNi0.8Mn0.1Co0.1O2 (NMC811). Beyond this discovery, ChatBattery paves a new path by showing a successful LLM-driven and reasoning-based platform for battery materials invention. This complete AI-driven cycle-from design to synthesis to characterization-demonstrates the transformative potential of AI-driven reasoning in revolutionizing materials discovery.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は複雑な問題に対処するためにチェーン・オブ・シント(CoT)技術を活用し、人工知能(AI)の革新的なブレークスルーを表している。 しかし、それらの推論能力は、主に数学とコーディングの問題の解決において実証され、バッテリー発見のようなドメイン固有のアプリケーションの可能性は、ほとんど探索されていない。 推論がガイド付き検索の形式を反映するという考えから着想を得たChatBatteryを紹介した。 そこで,ChatBatteryを用いてリチウムイオン電池のカソード材料を3種類,28.8%,25.2%,18.5%で同定,合成,特性評価を行い,広く使用されているカソード材料であるLiNi0.8Mn0.10.10.1O2 (NMC811) について検討した。 この発見以外にも、ChatBatteryはLLM駆動でバッテリー材料を発明するための推論ベースのプラットフォームを成功させることで、新たな道を歩む。 この完全なAI駆動サイクルは、デザインから合成、キャラクタリゼーションに至るまで、革命的な材料発見におけるAI駆動推論の変革の可能性を示すものである。

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