Интеллектуальная система на базе больших языковых моделей для предсказания свойств и генерации металл-органических каркасов (MOF) с использованием естественного языка
Технологии:
Python
PyTorch
LangChain
GPT-4
FastAPI
React
PostgreSQL
Redis
Статистика
0.0
%
Точность поиска материалов
0.0
%
Точность предсказания свойств
0.0
%
Точность генерации структур
Проблемы
Необходимость знания специализированных языков запросов для поиска материалов
Разрозненность данных о свойствах металл-органических каркасов
Отсутствие единого интерфейса для работы с различными базами данных
Высокий порог входа для исследователей без программирования
Необходимость дорогостоящих квантово-химических расчётов
Отсутствие универсальных моделей для различных типов свойств
Трудности интерпретации результатов машинного обучения
Огромное пространство возможных структур MOF
Сложность формализации требований к материалу
Отсутствие инструментов для генерации структур по описанию
Необходимость валидации сгенерированных структур
Решение
ИИ-система с агентной архитектурой, объединяющая языковую модель, набор специализированных инструментов и модуль оценки для работы с MOF через естественный язык
Пример диалога с системой: запрос и ответ на естественном языке
Архитектура системы: агент, инструменты и модуль оценки
Результат
Поиск материалов по запросам на естественном языке
Предсказание свойств MOF без квантово-химических расчётов
Генерация новых структур с заданными характеристиками
Снижение порога входа для исследователей-материаловедов