MITの研究者は、特定用途に適した材料を特定するため、3次元結晶構造と言語記述を結び付けるマルチモーダルAIモデルをNature Communications掲載論文で報告しました。モデルは、原子構造を実験研究論文や第一原理計算データベースから得た記述と組み合わせます。統合された記述には、化学組成、構造、性質、加工上の考慮点、用途の可能性が含まれます。研究チームによると、この手法は、専用形式で保存された結晶構造を扱いにくく、研究文献に多い一部の結晶分類に偏るおそれがあるテキストのみのモデルの限界に対処します。

研究者らは、固体リチウムイオン電池の電解質に適した材料を求める質問でモデルを試しました。上位の結果には、有望候補として独立に特定されていた材料が含まれました。また、自然言語で示された性質の質問と結晶を対応付ける課題で、モデルは基準モデルを上回りました。テキストのみのモデルが捉えなかった、材料構造の幾何学的な表現を学習したことも確認されました。

システムの構築では、研究チームはコントラスティブ学習（類似・非類似の組を比べ、関連する例を対応付ける方法）を使い、結晶構造を説明する言語モデルを訓練しました。次に、AI生成の記述を含むデータセットで学習したモデルと、論文のテキストのみで学習したモデルを比較しました。前者は幾何学的構造と言語を対応付けましたが、後者は対応付けられませんでした。MITの材料科学・工学教授、Ju Liは、幅広い材料をモデルが扱えるよう説明文を合成し、材料の機能予測が改善したと述べました。

研究者によると、結晶は原子が規則正しく並んだ構造を持ち、地球上の固体材料の90％超を占めます。既存システムは結晶を3次元グラフで表すことが多く、論文や書籍で訓練された言語モデルは、計算データベース内の構造にアクセスしにくく、視覚的な幾何形状の理解も限られています。Liはこの手法を、タンパク質の構造と機能を結び付けるAlphaFoldになぞらえました。チームは、材料科学者が多様な結晶材料にこの方法を活用することを期待しています。研究は、米国国防脅威削減局の大学研究連合、国防高等研究計画局、韓国研究財団から一部支援を受けました。

MITの研究者は、特定用途に適した材料を特定するため、3次元結晶構造と言語記述を結び付けるマルチモーダルAIモデルをNature Communications掲載論文で報告しました。モデルは、原子構造を実験研究論文や第一原理計算データベースから得た記述と組み合わせます。統合された記述には、化学組成、構造、性質、加工上の考慮点、用途の可能性が含まれます。研究チームによると、この手法は、専用形式で保存された結晶構造を扱いにくく、研究文献に多い一部の結晶分類に偏るおそれがあるテキストのみのモデルの限界に対処します。

研究者らは、固体リチウムイオン電池の電解質に適した材料を求める質問でモデルを試しました。上位の結果には、有望候補として独立に特定されていた材料が含まれました。また、自然言語で示された性質の質問と結晶を対応付ける課題で、モデルは基準モデルを上回りました。テキストのみのモデルが捉えなかった、材料構造の幾何学的な表現を学習したことも確認されました。

システムの構築では、研究チームはコントラスティブ学習（類似・非類似の組を比べ、関連する例を対応付ける方法）を使い、結晶構造を説明する言語モデルを訓練しました。次に、AI生成の記述を含むデータセットで学習したモデルと、論文のテキストのみで学習したモデルを比較しました。前者は幾何学的構造と言語を対応付けましたが、後者は対応付けられませんでした。MITの材料科学・工学教授、Ju Liは、幅広い材料をモデルが扱えるよう説明文を合成し、材料の機能予測が改善したと述べました。

研究者によると、結晶は原子が規則正しく並んだ構造を持ち、地球上の固体材料の90％超を占めます。既存システムは結晶を3次元グラフで表すことが多く、論文や書籍で訓練された言語モデルは、計算データベース内の構造にアクセスしにくく、視覚的な幾何形状の理解も限られています。Liはこの手法を、タンパク質の構造と機能を結び付けるAlphaFoldになぞらえました。チームは、材料科学者が多様な結晶材料にこの方法を活用することを期待しています。研究は、米国国防脅威削減局の大学研究連合、国防高等研究計画局、韓国研究財団から一部支援を受けました。