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催化中吸附构型的多模态语言和图学习

2024-11-27 10:24:47 英文原文

作者:Barati Farimani, Amir

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摘要

提供的文本似乎是来自学术论文或评论文章的参考文献和链接的集合,该论文或评论文章重点关注大语言模型 (LLM) 在材料科学中的应用,特别是催化剂研究。以下是提到的要点和资源的摘要:1. **法学硕士催化剂研究:**- 几篇论文讨论了如何使用大型语言模型来分析异质催化剂。例如,Ock 等人、Jadhav 等人和 M. Bran 等人的研究探索了使用多模式数据(基于文本和图形)来理解和预测催化特性。2. **项目和数据库:**- 开放量子材料数据库(OQMD):基于密度泛函理论的材料科学高通量数据库。- NOMAD 平台:一个基于网络的分布式系统,旨在管理全球不同机构的材料科学研究数据。- FAIR-Chem/fairchem 和 Open-Catalyst-Project/AdsorbML 项目:这些 GitHub 存储库包含与化学和催化材料设计相关的软件工具和数据集。3. **数据资源:**- Ock 等人特别为 FigShare 上的多相催化剂研究提供了多模态数据集(文本和图形数据)。- J. Ock 的 hoon-ock/多视图存储库提供了与材料数据多视图分析相关的软件工具版本。4. **方法:**- 像博科等人一样工作。探索如何使用化学专用工具和知识来增强大型语言模型,以进行自主化学研究。- Hammer 等人、Boes 等人和 Liu 等人等论文。讨论使用密度泛函理论、图论方法以及 RoBERTa 和 BERT 等预训练方法来预测吸附能和结构的方法。5. **应用:**- 除了催化剂设计之外,还有应用这些模型来监视和控制 3D 打印过程的研究(Jadhav 等人),以及开发可以基于大语言模型功能充当机械设计师的代理(Jadhav 和 Farimani)。6. **软件工具:**- GitHub 存储库(例如 Karpathy 的 NanoGPT)提供为科学应用量身定制的语言模型的开源实现。这组参考文献指出了一个不断发展的前景,深度学习和自然语言处理越来越多地与传统材料科学研究方法相结合,为计算催化、材料设计和自动化实验开辟了新途径。如果您需要这些论文的详细分析或特定部分,请告诉我!