- イギリスの大学の研究者は、GPTと呼ばれるテキストベースの機械学習システムを適応させ、無機材料の結晶構造を予測することに成功
- チームのツールであるCrystaLLMは、大規模な言語モデル (LLM) であり、材料発見を加速化する可能性がある
- CrystaLLMは、GPT-2を2.2百万個のテキストベースの結晶学情報ファイル (CIFs) の数値トークンに訓練し、結晶構造を予測する能力を開発
- CrystaLLMは、既存のAI無機構造予測ツールDiffCSPと同様の性能を示し、大量の無機材料の結晶構造を正確に予測
- CrystaLLMは、他のモデルと同様に1つのGPU上で実行可能であり、細かい調整を必要とする
この研究は、GPTを結晶構造生成に適応させる取り組みの一例であり、この分野での速い進展を示しています。CrystaLLMは、材料科学の分野において革新的な取り組みであり、高速で興味深い結晶構造を提供できる可能性があります。