論文の概要: Material Database Agent: A Multimodal Agentic Framework for Scientific Literature Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04278v1
• Date: Tue, 05 May 2026 20:30:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.537305
• Title: Material Database Agent: A Multimodal Agentic Framework for Scientific Literature Mining
• Title（参考訳）: 材料データベースエージェント:科学文献マイニングのためのマルチモーダルエージェントフレームワーク
• Authors: Achuth Chandrasekhar, Omid Barati Farimani, Radheesh Sharma Meda, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデルは、テキストや科学的な人物から情報を高速かつ精度で抽出することを可能にする。 Material Database Agent (MDA) は、研究文献を構造化データベースに変換するモジュール型のマルチエージェントシステムアーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.877376092109099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Materials science workflows rely on structured and unstructured data from the vast body of available scientific literature. However, most of the experimental details remain buried in text, tables, graphs and figures. Thus, constructing databases that incorporate this data is a manual, time-consuming, and hard-to-scale process. Multimodal large language models have made it feasible to extract information from text and scientific figures with high speed and accuracy. This opens the possibility of an AI system that can create production-scale material databases. Material Database Agent (MDA) is a modular, multi-agent system architecture for converting research literature into structured databases. MDA accepts article PDFs as input, which are subsequently processed in parallel into markdown files and figures. Multiple sub-agents read these markdown files and figures in parallel to assemble sub-databases for each paper. These sub-databases are then compiled into a single tabular database by an agent. As opposed to using either a rule-based approach or a single-pass pipeline for extracting information, MDA is a specialized architecture for transforming the literature into a database in the field of materials science. More generally, this study provides a basis for positioning multimodal agentic information extraction as a viable means for constructing next-generation scientific databases from the primary literature.
• Abstract（参考訳）: 材料科学のワークフローは、利用可能な科学文献の膨大な身体からの構造化データと非構造化データに依存している。 しかし、実験的な詳細のほとんどは、テキスト、テーブル、グラフ、図形に埋もれている。 このように、このデータを組み込んだデータベースの構築は、手作業で、時間がかかり、スケールが難しいプロセスです。 マルチモーダルな大言語モデルは、テキストや科学的な人物から情報を高速かつ精度で抽出することを可能にする。 これにより、プロダクションスケールのマテリアルデータベースを作成することができるAIシステムの可能性が開ける。 Material Database Agent (MDA) は、研究文献を構造化データベースに変換するモジュール型のマルチエージェントシステムアーキテクチャである。 MDAは記事PDFを入力として受け入れ、マークダウンファイルや図形に並列に処理する。 複数のサブエージェントがこれらのマークダウンファイルとフィギュアを並行して読み、各論文のサブデータベースを組み立てる。 これらのサブデータベースは、エージェントによって単一のテーブルデータベースにコンパイルされる。 情報抽出のためのルールベースのアプローチやシングルパスパイプラインを使うのとは対照的に、MDAは文献を材料科学の分野におけるデータベースに変換するための特殊なアーキテクチャである。 より一般に、本研究では、一次文献から次世代の科学データベースを構築するための有効な手段として、マルチモーダルエージェント情報抽出の基盤を提供する。

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