論文の概要: Role of Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation for Accelerating Crystalline Material Discovery: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06691v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 20:32:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.510484
• Title: Role of Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation for Accelerating Crystalline Material Discovery: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 結晶材料発見の加速における大規模言語モデルと検索生成の役割 : 体系的レビュー
• Authors: Agada Joseph Oche, Arpan Biswas,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン間の知識集約的なタスクのための強力なツールとして登場した。 Retrieval-augmented Generation(RAG)は、研究者が物質構造を予測する方法に革命をもたらす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have emerged as powerful tools for knowledge-intensive tasks across domains. In materials science, to find novel materials for various energy efficient devices for various real-world applications, requires several time and cost expensive simulations and experiments. In order to tune down the uncharted material search space, minimizing the experimental cost, LLMs can play a bigger role to first provide an accelerated search of promising known material candidates. Furthermore, the integration of LLMs with domain-specific information via retrieval-augmented generation (RAG) is poised to revolutionize how researchers predict materials structures, analyze defects, discover novel compounds, and extract knowledge from literature and databases. In motivation to the potentials of LLMs and RAG in accelerating material discovery, this paper presents a broad and systematic review to examine the recent advancements in applying LLMs and RAG to key materials science problems. We survey state-of-the-art developments in crystal structure prediction, defect analysis, materials discovery, literature mining, database integration, and multi-modal retrieval, highlighting how combining LLMs with external knowledge sources enables new capabilities. We discuss the performance, limitations, and implications of these approaches, and outline future directions for leveraging LLMs to accelerate materials research and discovery for advancement in technologies in the area of electronics, optics, biomedical, and energy storage.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン間の知識集約的なタスクのための強力なツールとして登場した。 物質科学において、様々な実世界の応用のための様々なエネルギー効率のデバイスのための新しい材料を見つけるためには、いくつかの時間とコストのかかるシミュレーションと実験が必要である。 未知の物質探索空間を調整し、実験コストを最小化するために、LLMは、将来有望な物質候補の探索を高速化するために、より大きな役割を果たすことができる。 さらに、LLMと検索強化世代(RAG)によるドメイン固有情報の統合は、研究者が材料構造を予測し、欠陥を分析し、新しい化合物を発見し、文献やデータベースから知識を抽出する方法に革命をもたらす。 材料発見の加速におけるLCMとRAGの可能性に対する動機として,LLMとRAGを重要な材料科学問題に適用する最近の進歩を概説する。 結晶構造予測,欠陥解析,材料発見,文献マイニング,データベース統合,マルチモーダル検索における現状を調査し,LCMと外部知識源の組み合わせがいかにして新しい機能を実現するかを強調した。 本稿では, これらのアプローチの性能, 限界, 含意について論じ, エレクトロニクス, 光, バイオメディカル, エネルギー貯蔵分野における技術の進歩に向けた材料研究と発見を加速するために, LLMを活用する今後の方向性を概説する。

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