Генерация кристаллических структур из описаний на естественном языке: иерархический подход

 GenMS: An Hierarchical Approach to Generating Crystal Structures from Natural Language Descriptions

“`html

GenMS: Иерархический подход к созданию кристаллических структур из естественных языковых описаний

Генеративные модели значительно продвинулись, позволяя создавать разнообразные типы данных, включая кристаллические структуры. В области материаловедения эти модели могут объединять существующие знания для предложения новых кристаллов, используя их способность обобщать информацию из больших наборов данных. Однако текущие модели часто требуют подробного ввода или большого количества образцов для генерации новых материалов. Исследователи разрабатывают методы, которые переводят описания на естественном языке в кристаллические структуры для решения этой проблемы. Это включает интеграцию данных с языка на формулу с информацией о формуле на структуру, использование иерархических моделей для работы с мультимодальной природой задачи и уточнение пользовательских спецификаций для создания жизнеспособных кристаллических кандидатов.

GenMS: практические решения и ценность

Исследователи из Google DeepMind представили Generative Hierarchical Materials Search (GenMS) – метод для генерации кристаллических структур из описаний на естественном языке. GenMS объединяет LLM, модель диффузии и GNN для создания 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 созданные структуры соответствуют спецификациям пользователя и имеют низкую энергию образования. Эксперименты демонстрируют высокий уровень успешности 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 или видео высокого разрешения через иерархические шаги, начиная с текстовых вводов и производя детальные результаты. В генерации кристаллических структур ранее использовались большие наборы данных или специфические 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 достижения в области больших языковых моделей направлены на расширение этих возможностей для генерации детальных научных структур.

GenMS решает задачу генерации кристаллических структур из языка, представляя 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 уровня. Дизайн GenMS включает эффективные методы выборки с использованием компактного представления кристалла и продвинутые методы поиска для улучшения контекста и производительности, обеспечивая точную и эффективную генерацию структур.

Исследователи оценили производительность GenMS в генерации кристаллических структур из высокоуровневых описаний. GenMS последовательно превосходил базовые модели в тестах end-to-end, производя более действительные и уникальные структуры с более низкой энергией образования, несмотря на иногда возникающие проблемы с уникальностью. Качественные оценки показали, что GenMS эффективно удовлетворяет конкретные запросы пользователей. В рамках исследования также были проанализированы компоненты GenMS, выявив, что входной язык значительно влияет на генерацию формул, а улучшенный поиск (RAG) улучшает действительность и соответствие формул. Компактное представление кристалла GenMS и стратегия выборки best-of-N также улучшают действительность структуры и энергоэффективность по сравнению с предыдущими методами и настроенными LLM.

В заключение, GenMS представляет подход к созданию физически жизнеспособных кристаллических структур из естественных языковых подсказок, демонстрируя эффективность семейств, таких как пирохлоры и спинели. Однако он сталкивается с проблемами сложных структур, экспериментальной проверки, возможности синтеза и расширения на другие химические системы. Путем объединения языковой модели, модели диффузии и графовой нейронной сети GenMS выполняет многокритериальную оптимизацию для создания и оценки кристаллических структур, превосходя традиционные методы и заложив основу для продвинутого материального дизайна.

“`

“`html

Использование ИИ для вашего бизнеса

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/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…