“`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.
“`
