論文の概要: An LLM Driven Agent Framework for Automated Infrared Spectral Multi Task Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21471v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 03:20:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.566926
• Title: An LLM Driven Agent Framework for Automated Infrared Spectral Multi Task Reasoning
• Title（参考訳）: 自動赤外分光マルチタスク推論のためのLCM駆動エージェントフレームワーク
• Authors: Zujie Xie, Zixuan Chen, Jiheng Liang, Xiangyang Yu, Ziru Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は複雑な科学的推論に有望な可能性を提供する。 本研究は,低データ条件下での精度,自動赤外スペクトル解釈を実現することの課題に対処する。 本稿では、構造化文献知識ベース、自動スペクトル前処理、マルチタスク推論を統合したエンドツーエンドの大規模言語モデル駆動エージェントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.934622388454071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared spectroscopy offers rapid, non destructive measurement of chemical and material properties but suffers from high dimensional, overlapping spectral bands that challenge conventional chemometric approaches. Emerging large language models (LLMs), with their capacity for generalization and reasoning, offer promising potential for automating complex scientific workflows. Despite this promise, their application in IR spectral analysis remains largely unexplored. This study addresses the critical challenge of achieving accurate, automated infrared spectral interpretation under low-data conditions using an LLM-driven framework. We introduce an end-to-end, large language model driven agent framework that integrates a structured literature knowledge base, automated spectral preprocessing, feature extraction, and multi task reasoning in a unified pipeline. By querying a curated corpus of peer reviewed IR publications, the agent selects scientifically validated routines. The selected methods transform each spectrum into low dimensional feature sets, which are fed into few shot prompt templates for classification, regression, and anomaly detection. A closed loop, multi turn protocol iteratively appends mispredicted samples to the prompt, enabling dynamic refinement of predictions. Across diverse materials: stamp pad ink, Chinese medicine, Pu'er tea, Citri Reticulatae Pericarpium and waste water COD datasets, the multi turn LLM consistently outperforms single turn inference, rivaling or exceeding machine learning and deep learning models under low data regimes.
• Abstract（参考訳）: 赤外線分光法は化学的、物質的特性を迅速かつ非破壊的に測定するが、従来の化学的なアプローチに挑戦する高次元の重なり合ったスペクトルバンドに悩まされている。 一般化と推論の能力を備えた大規模言語モデル(LLM)の進化は、複雑な科学的ワークフローを自動化するための有望な可能性を提供する。 この約束にもかかわらず、IRスペクトル分析におけるそれらの応用はほとんど未解明のままである。 本研究は、LLM駆動のフレームワークを用いて、低データ条件下での高精度で自動化された赤外スペクトル解釈を実現するための重要な課題に対処する。 本稿では、構造化文献知識ベース、自動スペクトル前処理、特徴抽出、マルチタスク推論を統合パイプラインで統合したエンドツーエンドの大規模言語モデル駆動エージェントフレームワークを提案する。 ピアレビューIR出版物のキュレートされたコーパスをクエリすることで、エージェントは科学的に検証されたルーチンを選択する。 選択した手法は、各スペクトルを低次元の特徴集合に変換し、分類、回帰、異常検出のためのほとんどショットプロンプトテンプレートに入力する。 クローズドループ、マルチターンプロトコルは、誤って予測されたサンプルをプロンプトに繰り返し付加することで、予測の動的洗練を可能にする。 スタンプパッドインク、中国医学、Pu'er tea、Citri Reticulatae Pericarpium、および廃水CODデータセットなど、さまざまな素材で、マルチターンLLMは、低データ体制下での機械学習やディープラーニングモデルに匹敵する、あるいは超越した、シングルターン推論を一貫して上回ります。

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