論文の概要: Can Multimodal LLMs See Materials Clearly? A Multimodal Benchmark on Materials Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09307v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 09:50:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.324206
• Title: Can Multimodal LLMs See Materials Clearly? A Multimodal Benchmark on Materials Characterization
• Title（参考訳）: マルチモーダルLCMは明らかに材料を見ることができるか? 材料特性に関するマルチモーダルベンチマーク
• Authors: Zhengzhao Lai, Youbin Zheng, Zhenyang Cai, Haonan Lyu, Jinpu Yang, Hongqing Liang, Yan Hu, Benyou Wang,
• Abstract要約: MatChaは、材料特性画像理解のための最初のベンチマークである。 MatChaには、エキスパートレベルのドメイン専門知識を要求する1,500の質問が含まれている。 MatCha 上での最先端MLLM の評価は,人的専門家と比較して有意な性能差を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.165896296600334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Materials characterization is fundamental to acquiring materials information, revealing the processing-microstructure-property relationships that guide material design and optimization. While multimodal large language models (MLLMs) have recently shown promise in generative and predictive tasks within materials science, their capacity to understand real-world characterization imaging data remains underexplored. To bridge this gap, we present MatCha, the first benchmark for materials characterization image understanding, comprising 1,500 questions that demand expert-level domain expertise. MatCha encompasses four key stages of materials research comprising 21 distinct tasks, each designed to reflect authentic challenges faced by materials scientists. Our evaluation of state-of-the-art MLLMs on MatCha reveals a significant performance gap compared to human experts. These models exhibit degradation when addressing questions requiring higher-level expertise and sophisticated visual perception. Simple few-shot and chain-of-thought prompting struggle to alleviate these limitations. These findings highlight that existing MLLMs still exhibit limited adaptability to real-world materials characterization scenarios. We hope MatCha will facilitate future research in areas such as new material discovery and autonomous scientific agents. MatCha is available at https://github.com/FreedomIntelligence/MatCha.
• Abstract（参考訳）: 材料特性は材料情報の取得に基本的であり、材料設計と最適化を導くプロセス-ミクロ構造-プロパティ関係を明らかにする。 マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は材料科学における生成的および予測的タスクにおいて最近約束されているが、実世界のキャラクタリゼーション画像データを理解する能力は未解明のままである。 このギャップを埋めるために、専門レベルの専門知識を必要とする1500の質問を含む、材料特性画像理解のための最初のベンチマークであるMatchChaを提案する。 MatChaは21の異なるタスクからなる材料研究の4つの重要な段階を含み、それぞれが材料科学者が直面する真の課題を反映するよう設計されている。 MatCha 上での最先端MLLM の評価は,人的専門家と比較して有意な性能差を示した。 これらのモデルは、高度な専門知識と洗練された視覚知覚を必要とする問題に対処する際に劣化を示す。 この制限を緩和するためには、単純な数発とチェーン・オブ・シンクが苦労する。 これらの結果から,既存のMLLMは実世界の材料キャラクタリゼーションシナリオへの適応性に限界があることが明らかとなった。 MatChaは、新しい物質発見や自律的な科学エージェントといった分野における将来の研究を促進することを願っている。 MatChaはhttps://github.com/FreedomIntelligence/MatChaで入手できる。

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