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物理学 > 物理与社会

arXiv:2411.08063 (physics)
[提交于 2024年11月10日 ]

标题: MatPilot:一个人机协作框架下的LLM赋能AI材料科学家

标题: MatPilot: an LLM-enabled AI Materials Scientist under the Framework of Human-Machine Collaboration

Authors:Ziqi Ni, Yahao Li, Kaijia Hu, Kunyuan Han, Ming Xu, Xingyu Chen, Fengqi Liu, Yicong Ye, Shuxin Bai
摘要: 人工智能,尤其是大型语言模型的快速发展,为材料科学研究带来了前所未有的机遇。 我们提出了一个名为MatPilot的人工智能材料科学家,并对其进行了开发,该系统在新材料发现方面表现出令人鼓舞的能力。 MatPilot的核心优势在于其自然语言交互式的人机协作,通过多智能体系统增强了人类科学家团队的研究能力。 MatPilot将人类的独特认知能力、丰富的累积经验以及持续的好奇心与人工智能代理的高级抽象、复杂知识存储和高维信息处理能力相结合。 它可以生成科学假设和实验方案,并利用预测模型和优化算法驱动自动化实验平台进行实验。 事实证明,我们的系统展示了高效的验证、持续学习和迭代优化的能力。
摘要: The rapid evolution of artificial intelligence, particularly large language models, presents unprecedented opportunities for materials science research. We proposed and developed an AI materials scientist named MatPilot, which has shown encouraging abilities in the discovery of new materials. The core strength of MatPilot is its natural language interactive human-machine collaboration, which augments the research capabilities of human scientist teams through a multi-agent system. MatPilot integrates unique cognitive abilities, extensive accumulated experience, and ongoing curiosity of human-beings with the AI agents' capabilities of advanced abstraction, complex knowledge storage and high-dimensional information processing. It could generate scientific hypotheses and experimental schemes, and employ predictive models and optimization algorithms to drive an automated experimental platform for experiments. It turns out that our system demonstrates capabilities for efficient validation, continuous learning, and iterative optimization.
主题: 物理与社会 (physics.soc-ph) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci); 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2411.08063 [physics.soc-ph]
  (或者 arXiv:2411.08063v1 [physics.soc-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.08063
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Yahao Li [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2024 年 11 月 10 日 12:23:44 UTC (739 KB)
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