論文の概要: MatQnA: A Benchmark Dataset for Multi-modal Large Language Models in Materials Characterization and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11335v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 16:23:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.035523
• Title: MatQnA: A Benchmark Dataset for Multi-modal Large Language Models in Materials Characterization and Analysis
• Title（参考訳）: MatQnA: 材料評価と分析のためのマルチモーダル大言語モデルのベンチマークデータセット
• Authors: Yonghao Weng, Liqiang Gao, Linwu Zhu, Jian Huang,
• Abstract要約: MatQnAは、材料キャラクタリゼーション技術に特化して設計された最初のマルチモーダルベンチマークデータセットである。 我々は,LLMとHuman-in-the-loopバリデーションを組み合わせたハイブリッドアプローチを用いて,高品質な質問応答ペアを構築する。 予備的な評価結果は、最も先進的なマルチモーダルAIモデルは、すでに客観的な質問に対して90%近い精度を達成していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.184404734602291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have achieved remarkable breakthroughs in general domains such as programming and writing, and have demonstrated strong potential in various scientific research scenarios. However, the capabilities of AI models in the highly specialized field of materials characterization and analysis have not yet been systematically or sufficiently validated. To address this gap, we present MatQnA, the first multi-modal benchmark dataset specifically designed for material characterization techniques. MatQnA includes ten mainstream characterization methods, such as X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS), X-ray Diffraction (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM), Transmission Electron Microscopy (TEM), etc. We employ a hybrid approach combining LLMs with human-in-the-loop validation to construct high-quality question-answer pairs, integrating both multiple-choice and subjective questions. Our preliminary evaluation results show that the most advanced multi-modal AI models (e.g., GPT-4.1, Claude 4, Gemini 2.5, and Doubao Vision Pro 32K) have already achieved nearly 90% accuracy on objective questions in materials data interpretation and analysis tasks, demonstrating strong potential for applications in materials characterization and analysis. The MatQnA dataset is publicly available at https://huggingface.co/datasets/richardhzgg/matQnA.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) はプログラミングや書記などの一般分野において画期的な進歩を遂げており,様々な科学的研究シナリオにおいて大きな可能性を示している。 しかし、高度に専門化された材料評価・分析分野におけるAIモデルの能力は、まだ体系的、あるいは十分に検証されていない。 このギャップに対処するため、物質的特徴付け技術に特化して設計された最初のマルチモーダルベンチマークデータセットであるMateQnAを提案する。 MatQnAには、X線光電子分光法(XPS)、X線回折法(XRD)、走査型電子顕微鏡法(SEM)、透過型電子顕微鏡法(TEM)など、主要な10種類の評価方法が含まれている。 我々は,LLMとHuman-in-the-loopバリデーションを組み合わせたハイブリッドアプローチを用いて,高品質な質問応答ペアを構築し,複数選択と主観的質問を統合した。 我々の予備的な評価結果は、材料データ解釈および分析タスクにおいて、最も先進的なマルチモーダルAIモデル(例えば、GPT-4.1、Claude 4、Gemini 2.5、Doubao Vision Pro 32K)が、すでに90%近い精度を達成しており、材料特性解析および分析における応用の可能性を示していることを示している。 MatQnAデータセットはhttps://huggingface.co/datasets/richardhzgg/matQnAで公開されている。

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