論文の概要: ElectroChemLLM: A Multimodal LLM Pipeline for High-Fidelity Electrochemical Informatics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.00638v1
- Date: Sat, 31 Oct 2026 05:05:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-04 23:36:30.422318
- Title: ElectroChemLLM: A Multimodal LLM Pipeline for High-Fidelity Electrochemical Informatics
- Title（参考訳）: ElectroChemLLM:高密度電気化学インフォマティクス用多モードLCMパイプライン
- Abstract要約: 電気化学は、持続可能な未来のためのエネルギー貯蔵システムを含む、現代の多くの課題を解決する中心である。
既存の電気化学自動パイプラインは、テキストのみのアーキテクチャ、コンテキストの断片化、および数値幻覚によって制限されている。
我々は,構造化されたレコードを共同で識別するマルチモーダル情報抽出パイプラインであるElectrochemLLMを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.130608691236887
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electrochemistry is central to solving many modern-day challenges, including energy storage systems for a sustainable future, and its advancement relies heavily on the data from past findings. Existing automated pipelines are limited by text-only architectures, context fragmentation, and numerical hallucinations - collectively preventing accurate, large-scale curation of property databases. We introduce ElectrochemLLM, a multimodal information extraction pipeline that jointly identifies structured electrochemical records encompassing electrolyte compositions, electrode materials, cell configurations, and their measured physicochemical properties from unstructured scientific PDFs at scale. By combining hybrid document parsing with vision-capable LLM orchestration, the pipeline extracts verifiable, structured data across text, tables, and figures. Evaluated on the battery-electrolyte subset of our manually annotated benchmark of 232 papers, ElectrochemLLM achieves an F-1 score of 0.97, and has been applied to curate ElectroChemDB, a structured database spanning 15,000 electrochemical research articles. We demonstrate the utility of this resource by training machine learning models for electrolyte property prediction, illustrating a complete pathway from unstructured literature to predictive materials discovery.
- Abstract（参考訳）: 電気化学は、持続可能な未来のためのエネルギー貯蔵システムを含む、現代の多くの課題を解決する中心であり、その進歩は過去の発見のデータに大きく依存している。
既存の自動パイプラインは、テキストのみのアーキテクチャ、コンテキストの断片化、数値幻覚によって制限されている。
我々は, 電解質組成, 電極材料, セル構成, および非構造科学PDFから大規模に測定された物理化学的性質を含む構造化された電気化学記録を共同で同定する多モード情報抽出パイプラインであるElectrochemLLMを紹介した。
ハイブリッドドキュメント解析と視覚対応LLMオーケストレーションを組み合わせることで、パイプラインはテキスト、テーブル、フィギュアをまたいだ検証可能な構造化データを抽出する。
筆者らが手動で作成した232紙のアノテート・アノテート・ベンチマークの電池・電解質サブセットを評価した結果,ElectrochemLLMはF-1スコア0.97を達成し,15,000の電気化学研究論文を網羅した構造化データベースであるElectroChemDBのキュレートに応用した。
本研究では,未構造化文学から予測材料発見までの完全な経路を記述し,電解質特性予測のための機械学習モデルを訓練することにより,この資源の有用性を実証する。
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