論文の概要: Perovskite-R1: A Domain-Specialized LLM for Intelligent Discovery of Precursor Additives and Experimental Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16307v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 07:48:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.009327
• Title: Perovskite-R1: A Domain-Specialized LLM for Intelligent Discovery of Precursor Additives and Experimental Design
• Title（参考訳）: Perovskite-R1:前駆体の知的発見と実験設計のためのドメイン特化LDM
• Authors: Xin-De Wang, Zhi-Rui Chen, Peng-Jie Guo, Ze-Feng Gao, Cheng Mu, Zhong-Yi Lu,
• Abstract要約: ペロブスカイト太陽電池 (PSCs) は、次世代の太陽電池技術の主要な候補として急速に出現している。 長期の安定、環境の持続可能性、スケーラブルな製造といった課題は、商業化を妨げ続けている。 プリキュラ付加工学はPSCの性能と耐久性を向上させることでこれらの問題に対処することを約束している。 本稿では,PSC前駆体の発見と設計に適した高度な推論機能を備えた特殊大言語モデル(LLM)であるPerovskite-R1を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.378023608941598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perovskite solar cells (PSCs) have rapidly emerged as a leading contender in next-generation photovoltaic technologies, owing to their exceptional power conversion efficiencies and advantageous material properties. Despite these advances, challenges such as long-term stability, environmental sustainability, and scalable manufacturing continue to hinder their commercialization. Precursor additive engineering has shown promise in addressing these issues by enhancing both the performance and durability of PSCs. However, the explosive growth of scientific literature and the complex interplay of materials, processes, and device architectures make it increasingly difficult for researchers to efficiently access, organize, and utilize domain knowledge in this rapidly evolving field. To address this gap, we introduce Perovskite-R1, a specialized large language model (LLM) with advanced reasoning capabilities tailored for the discovery and design of PSC precursor additives. By systematically mining and curating 1,232 high-quality scientific publications and integrating a comprehensive library of 33,269 candidate materials, we constructed a domain-specific instruction-tuning dataset using automated question-answer generation and chain-of-thought reasoning. Fine-tuning the QwQ-32B model on this dataset resulted in Perovskite-R1, which can intelligently synthesize literature insights and generate innovative and practical solutions for defect passivation and the selection of precursor additives. Experimental validation of several model-proposed strategies confirms their effectiveness in improving material stability and performance. Our work demonstrates the potential of domain-adapted LLMs in accelerating materials discovery and provides a closed-loop framework for intelligent, data-driven advancements in perovskite photovoltaic research.
• Abstract（参考訳）: ペロブスカイト太陽電池(PSC)は、異例の電力変換効率と有利な材料特性のため、次世代の太陽光発電技術の主要な候補として急速に浮上している。 これらの進歩にもかかわらず、長期的な安定性、環境持続可能性、スケーラブルな製造といった課題は商業化を妨げ続けている。 プリキュラ付加工学はPSCの性能と耐久性を向上させることでこれらの問題に対処することを約束している。 しかし、科学文献の爆発的な成長と材料、プロセス、デバイスアーキテクチャの複雑な相互作用により、研究者がこの急速に発展する分野において、ドメイン知識に効率的にアクセスし、組織化し、活用することがますます困難になる。 このギャップに対処するために,PSC前駆体の発見と設計に適した高度な推論機能を備えた特殊大言語モデル(LLM)であるPerovskite-R1を導入する。 1,232の高品質な学術出版物を体系的にマイニング・キュレートし,33,269の候補資料からなる総合的なライブラリを統合することにより,自動質問応答生成とチェーンオブ思考推論を用いたドメイン固有指導データセットを構築した。 このデータセット上でQwQ-32Bモデルを微調整した結果、ペロブスカイト-R1は文献の洞察をインテリジェントに合成し、欠陥緩和と前駆体添加物の選択のための革新的で実用的なソリューションを生成することができた。 いくつかのモデルが提案する戦略の実験的検証は、材料安定性と性能を改善する上での有効性を確認している。 我々の研究は、材料発見の加速におけるドメイン適応型LLMの可能性を示し、ペロブスカイト型太陽光発電研究におけるインテリジェントでデータ駆動の進展のためのクローズドループフレームワークを提供する。

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