Generative Retrieval-Augmented Ontologic Graph and Multiagent Strategies for Interpretive Large Language Model-Based Materials Design.
生成檢索增強本體圖和多智能體策略用於解釋基於大型語言模型的材料設計。 ACS Eng Au 2024-04-22

Transformer神經網絡，特別是大型語言模型(LLMs)，在材料分析、設計和製造上很有效。它們能處理各種數據，支持工程分析，像MechGPT在材料力學領域表現出理解能力。檢索增強的本體知識圖表等策略可提高生成性能，解決困難。這些方法在材料設計探索中有優勢，並提供見解。非線性取樣和基於代理的建模增強生成能力，改進內容生成和評估。例如，問答、代碼生成和自動生成力場開發。 PubMed DOI

Advancing materials science through next-generation machine learning.
透過下一代機器學習推進材料科學。 Curr Opin Solid State Mater Sci 2024-07-30

這段文字探討了機器學習模型的進展，特別是在電腦視覺和自然語言處理領域，像ChatGPT和Stable Diffusion等大型模型的影響。雖然在材料科學中，機器學習已在逆向設計和材料預測上取得進展，但現有模型仍過於專門，無法完全取代傳統工業流程。為了解決這個問題，建議開發一個全面的機器學習模型，能理解人類輸入並提供精確解決方案，並透過建立集中式數據集來訓練模型，以促進創新和查詢的便利性。 PubMed DOI

Automation and machine learning augmented by large language models in a catalysis study.
催化研究中自動化與機器學習輔助的大型語言模型。 Chem Sci 2024-08-09

最近，人工智慧和自動化的進展正在徹底改變催化劑的發現與設計，從傳統的試錯方法轉向更高效的高通量數位方法。這一變化主要受到高通量信息提取、自動化實驗、實時反饋和可解釋機器學習的驅動，促成了自駕實驗室的誕生，加速了材料研究的進程。近兩年，大型語言模型的興起也為這個領域帶來了更大的靈活性，改變了催化劑設計的方式，標誌著學科的革命性轉變。 PubMed DOI

Large Language Models as Molecular Design Engines.
大型語言模型作為分子設計引擎。 J Chem Inf Model 2024-09-04

小分子的設計對於藥物發現和能源儲存等技術應用非常重要。隨著合成化學的發展，科學界開始利用數據驅動和機器學習方法來探索設計空間。雖然生成式機器學習在分子設計上有潛力，但訓練過程複雜，且生成有效分子不易。研究顯示，預訓練的大型語言模型（LLMs）如Claude 3 Opus能根據自然語言指示創建和修改分子，達到97%的有效生成率。這些發現顯示LLMs在分子設計上具備強大潛力。 PubMed DOI

1.5 million materials narratives generated by chatbots.
150萬份由聊天機器人生成的材料敘述。 Sci Data 2024-09-28

人工智慧（AI）的發展推動了應用材料的研究，但常常只聚焦於文獻中常見的材料，限制了候選材料的多樣性。為了解決這個問題，研究團隊建立了一個包含1,453,493個自然語言-材料敘述的數據集，來自多個資料庫，確保元素的均衡代表性。這些敘述經過人類專家和GPT-4模型的評估，結果顯示兩者評分相似，但人類在內容深度上有所不足。這種數據與大型語言模型的結合，為AI在固態材料的探索和發現提供了新機會。 PubMed DOI

Harnessing Large Language Models to Collect and Analyze Metal-Organic Framework Property Data Set.
利用大型語言模型收集和分析金屬有機框架性質數據集。 J Am Chem Soc 2025-01-21

這項研究旨在從科學文獻中有效收集金屬有機框架（MOFs）的實驗數據，以解決稀缺數據的問題，並提升材料科學中機器學習的應用質量。研究團隊利用先進的大型語言模型，系統化提取並整理MOF數據，成功從超過40,000篇文章中彙編出詳細的合成條件和性質數據。整理後的數據庫用於分析合成條件、性質和結構之間的關係，並創建合成條件推薦系統，為優化合成策略提供實用工具，顯示實驗數據集在推進MOFs研究中的重要性。 PubMed DOI

Automating alloy design and discovery with physics-aware multimodal multiagent AI.
利用物理知識的多模態多智能體 AI 自動化合金設計與發現。 Proc Natl Acad Sci U S A 2025-01-24

新合金設計是一個複雜的挑戰，通常需要專業知識和漫長的過程，包括數據檢索、計算方法、實驗驗證和結果分析。機器學習，特別是深度代理模型，可以加速這個過程，但傳統數據驅動模型缺乏靈活性。為了解決這些問題，我們推出了AtomAgents，一個具物理意識的生成式AI平台，透過多個AI代理協同工作，結合大型語言模型的優勢，能自主設計性能更佳的金屬合金，並在生物醫學材料、可再生能源等領域展現潛力。 PubMed DOI

Harnessing large language models for data-scarce learning of polymer properties.
利用大型語言模型進行聚合物性質的數據稀缺學習。 Nat Comput Sci 2025-02-10

這項研究提出了一種新方法來訓練大型語言模型（LLMs）進行材料建模，解決了實驗數據不足的問題。研究者利用基於物理的訓練流程生成大量合成數據，建立穩固的初始模型，然後再用有限的實驗數據進行微調。訓練分為兩個階段：先用豐富但準確性較低的合成數據進行預訓練，再用稀缺的實驗數據微調。這種方法在聚合物可燃性指標的建模中顯示出有效性，特別是在圓錐量熱計數據不足的情況下，突顯了預訓練的重要性。 PubMed DOI

LLM-Driven Synthesis Planning for Quantum Dot Materials Development.
基於 LLM 的量子點材料開發合成規劃。 J Chem Inf Model 2025-03-12

大型語言模型在材料科學的應用大幅推進了新材料的開發。我們提出了一個新框架，利用這些模型來優化合成特定性質的量子點材料的實驗程序。這個方法結合了合成協議生成模型和性質預測模型，並基於開源的大型語言模型進行微調，使用我們的合成數據進行訓練。過程中，首先生成針對特定性質的合成協議，然後用性質預測模型驗證其有效性。我們的實驗中產生了六種合成協議，其中三個成功改善了多項性質，顯示出我們框架在合成規劃中的有效性及多目標優化的潛力。 PubMed DOI

A fine-tuned large language model based molecular dynamics agent for code generation to obtain material thermodynamic parameters.
一個微調的大型語言模型基於分子動力學的代理，用於代碼生成以獲取材料熱力學參數。 Sci Rep 2025-03-26

這篇論文探討了一種新方法，利用AI生成內容（AIGC）模型自動化生成和審查熱力學模擬程式碼，特別針對LAMMPS軟體。提出的分子動力學代理（MDAgent）框架，透過大型語言模型簡化模擬程式的創建、執行和優化。為了微調模型，開發了針對LAMMPS的熱力學模擬程式碼數據集，專家評估顯示MDAgent顯著提升程式碼生成和審查效率，平均減少42.22%的任務時間，顯示其在材料科學中的應用潛力。 PubMed DOI

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