要約:
- 英国の研究者たちは、GPTというテキストベースの機械学習システムを、無機材料の結晶構造を予測するために適応させた。
- 彼らのツールCrystaLLMは、大規模言語モデル（LLM）結晶構造予測器であり、物質発見を加速する可能性がある。
- Antunes氏は、2.2百万のテキストベースの結晶学情報ファイル（CIF）から数値トークンを作成し、GPT-2を訓練しました。
- CrystaLLMは既存のAIモデルDiffCSPと同様に性能があり、ほぼ19,000のペロブスカイト材料の結晶構造を正しく予測しました。
- CrystaLLM、DiffCSP、CDVAEはすべて1つのGPU上で実行でき、CrystaLLMは非常に高速であり、良いノートパソコンで実行可能。
感想:
この研究チームの取り組みは、AIを用いた結晶構造の予測において興味深いものであると感じます。CrystaLLMやDiffCSPなどのモデルが、素早くかつ正確に結晶構造を予測できることは、材料科学や化学分野において革新的な進歩だと言えるでしょう。