論文の概要: MIND: AI Co-Scientist for Material Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13699v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 10:27:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.487415
• Title: MIND: AI Co-Scientist for Material Research
• Title（参考訳）: MIND: 材料研究のためのAI共同科学者
• Authors: Geonhee Ahn, Donghyun Lee, Hayoung Doo, Jonggeol Na, Hyunsoo Cho, Sookyung Kim,
• Abstract要約: MINDは科学的発見プロセスを仮説の洗練、実験、議論に基づく検証にまとめている。 実験的な検証のために、このシステムは機械学習の原子間ポテンシャルを統合する。 モジュラー設計により、さらなる実験モジュールを統合でき、より広範な科学的研究に適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.842488789399743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have enabled agentic AI systems for scientific discovery, but most approaches remain limited to textbased reasoning without automated experimental verification. We propose MIND, an LLM-driven framework for automated hypothesis validation in materials research. MIND organizes the scientific discovery process into hypothesis refinement, experimentation, and debate-based validation within a multi-agent pipeline. For experimental verification, the system integrates Machine Learning Interatomic Potentials, particularly SevenNet-Omni, enabling scalable in-silico experiments. We also provide a web-based user interface for automated hypothesis testing. The modular design allows additional experimental modules to be integrated, making the framework adaptable to broader scientific workflows. The code is available at: https://github.com/IMMS-Ewha/MIND, and a demonstration video at: https://youtu.be/lqiFe1OQzN4.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、科学的発見のためにエージェントAIシステムを実現しているが、ほとんどのアプローチは、自動実験検証なしでテキストベースの推論に限定されている。 材料研究における自動仮説検証のための LLM 駆動型フレームワーク MIND を提案する。 MINDは、科学的発見プロセスを仮説の洗練、実験、多エージェントパイプライン内での議論に基づく検証にまとめている。 実験的な検証のために、このシステムは機械学習の原子間ポテンシャル、特にSevenNet-Omniを統合し、スケーラブルなインサイリコ実験を可能にする。 自動仮説テストのためのWebベースのユーザインターフェースも提供しています。 モジュール設計により、さらなる実験モジュールの統合が可能になり、フレームワークはより広範な科学的なワークフローに適応できる。 コードは以下の通り:https://github.com/IMMS-Ewha/MIND、デモビデオ:https://youtu.be/lqiFe1OQzN4。

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