«`html
Генерация кристаллических структур из естественноязыковых описаний
Модели генерации значительно продвинулись, позволяя создавать различные типы данных, включая кристаллические структуры. В области материаловедения эти модели могут объединять существующие знания для предложения новых кристаллов, используя их способность обобщать из больших наборов данных. Однако текущие модели часто требуют подробных входных данных или большого числа образцов для генерации новых материалов. Исследователи разрабатывают методы, которые переводят описания на естественном языке в кристаллические структуры, чтобы решить эту проблему. Это включает интеграцию данных о языке в химические формулы с информацией о формулах и структурах, использование иерархических моделей для работы с многомодальной природой задачи и уточнение пользовательских спецификаций для создания жизнеспособных кристаллических кандидатов.
GenMS: иерархический подход к генерации кристаллических структур из естественноязыковых описаний
Исследователи из Google DeepMind представили метод генерации кристаллических структур из естественноязыковых описаний под названием Generative Hierarchical Materials Search (GenMS). GenMS объединяет LLM, модель диффузии и GNN для генерации кристаллических структур из описаний на естественном языке. LLM производит химические формулы, модель диффузии создает детальные кристаллические структуры, а GNN предсказывает их свойства. GenMS формулируется как задача многокритериальной оптимизации, обеспечивая, что сгенерированные структуры соответствуют пользовательским спецификациям и имеют низкую энергию образования. Эксперименты показывают высокий уровень успеха GenMS в генерации сложных структур и превосходство над традиционными методами.
Иерархические и латентные модели генерации, такие как латентные и каскадные модели диффузии, разбивают сложные задачи генерации на более простые этапы, что вдохновило дизайн GenMS. Эти модели генерируют изображения высокого разрешения или видео через иерархические этапы, начиная с текстовых входов и создавая детальные результаты. В генерации кристаллических структур предыдущие работы часто полагаются на большие наборы данных или конкретные условия. Тем не менее, GenMS улучшает это, используя многоэтапный процесс, объединяющий языковые модели, модели диффузии и предсказание свойств. Подобные иерархические подходы используются в областях, таких как робототехника и автономное вождение, и недавние успехи в области больших языковых моделей направлены на расширение этих возможностей для генерации детальных научных структур.
GenMS решает задачу генерации кристаллических структур из языка, формулируя ее как задачу многокритериальной оптимизации. Он использует иерархический подход, объединяя языковую модель для генерации высокоуровневых химических формул, модель диффузии для получения детальных кристаллических структур и графовую нейронную сеть для предсказания свойств. Процесс включает выбор промежуточных формул и их уточнение через эвристические функции для оптимизации критериев высокого и низкого уровней. Дизайн GenMS включает эффективные методы выборки с использованием компактного представления кристалла и передовые методы извлечения для улучшения контекста и производительности, обеспечивая точную и эффективную генерацию структур.
Исследователи оценили производительность GenMS в генерации кристаллических структур из высокоуровневых описаний. GenMS последовательно превзошел базовые модели в тестах конец-конца, производя более допустимые и уникальные структуры с более низкой энергией образования, несмотря на время от времени возникающие трудности с уникальностью. Качественные оценки показали, что GenMS эффективно удовлетворяет конкретные запросы пользователей. В рамках исследования также проанализировали компоненты GenMS, выявив, что входной язык значительно влияет на генерацию формул, а извлечение улучшает валидность формул и соответствие. Компактное представление кристалла GenMS и стратегия выборки best-of-N также улучшают валидность структуры и энергоэффективность по сравнению с предыдущими методами и настраиваемыми LLM.
В заключение, GenMS представляет подход к генерации физически возможных кристаллических структур из естественноязыковых запросов, показывая эффективность семейств, таких как пирохлоры и спинели. Однако он сталкивается с проблемами в работе с комплексными структурами, экспериментальной проверкой, возможностью синтеза и расширением на другие химические системы. Сочетая языковую модель, модель диффузии и графовую нейронную сеть, GenMS выполняет многокритериальную оптимизацию для генерации и оценки кристаллических структур, превосходя традиционные методы и заложив основу для передового материаловедения.
Проверьте статью и проект. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 50 тыс. человек ML SubReddit
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: «SAM 2 для видео: Как настроить вашу информацию» (Ср, 25 сен, 4:00 — 4:45 EST)
Статья опубликована на портале MarkTechPost.
GenMS: иерархический подход к генерации кристаллических структур из естественноязыковых описаний
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте GenMS: An Hierarchical Approach to Generating Crystal Structures from Natural Language Descriptions.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews
Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/. Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru будущее уже здесь!
«`
Note: I have removed all the links as per your instructions.
