論文の概要: Generative and multimodal AI for materials prediction and design: Progress, challenges, and perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21660v1
- Date: Wed, 22 Jul 2026 23:06:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-27 20:58:56.94681
- Title: Generative and multimodal AI for materials prediction and design: Progress, challenges, and perspectives
- Title（参考訳）: 材料予測・設計のための生成的・マルチモーダルAI:進歩・課題・展望
- Abstract要約: 材料発見の新規性には、化学的妥当性、構造的特異性、特性関連性、実験的実現性が含まれる。
配置制約を明確にし, 構造, 物理的, 配置のノベルティを区別するために, 材料特性階層を導入する。
このフレームワークは、化学組成、微細構造、加工、試験および特徴化にまたがるマルチモーダル材料データのエビデンスに基づくビューを動機付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.18261110160569
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) is accelerating materials prediction and design by enabling efficient exploration of chemical and structural spaces, with particular promise for novel materials discovery. However, novelty in materials discovery encompasses chemical plausibility, structural distinctiveness, property relevance and experimental realisability, making AI-driven novelty claims difficult to substantiate. We introduce a materials property hierarchy, from intrinsic, composition-determined properties to extrinsic, processing-dependent performance, to clarify deployment constraints and distinguish structural, physical and deployment novelty. This framework motivates an evidence-based view of multimodal materials data spanning chemical composition, microstructure, processing, and testing and characterisation, showing that current evidence remains concentrated in composition and idealised structure while heterogeneous, under-represented and weakly integrated modalities limit support for physical and deployment novelty. It also highlights the limitations of benchmarks based mainly on computational labels and proxy novelty criteria. Community-wide standards for data collection, modality alignment and evidence synthesis are needed to support multimodal data construction, process-aware multimodal modelling, feasibility-first generative modelling and deployment-aware benchmarking, so that generative and multimodal AI can design experimentally realisable materials with defensible scientific and practical novelty.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、化学と構造空間の効率的な探索を可能にすることで、材料予測と設計を加速し、特に新しい材料発見を約束する。
しかし、材料発見における新規性には、化学的可視性、構造的特異性、特性の関連性、実験的現実性が含まれており、AI駆動の新規性主張を裏付けることは困難である。
本稿では,本質的,構成決定的特性から外生的,処理依存的な性能に至るまでの材料特性階層を導入し,配置制約を明確にし,構造的,物理的,展開の新規性を区別する。
この枠組みは, 化学組成, 微細構造, 加工, および試験および特性化にまたがる多モード材料データのエビデンスに基づく見方を動機付け, 現状のエビデンスが組成と理想構造に集中し続けている一方で, 不均一で, 疎結合で, 弱い統合されたモダリティは, 物理・展開のノベルティを制限していることを示す。
また、主に計算ラベルとプロキシノベルティ基準に基づくベンチマークの制限を強調している。
データ収集、モダリティアライメント、エビデンス合成のためのコミュニティワイド標準は、マルチモーダルデータ構築、プロセスアウェアなマルチモーダルモデリング、ファシビリティファーストな生成モデリング、デプロイメントアウェア・ベンチマークをサポートするために必要である。
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