MITの研究者は、結晶材料向けのマルチモーダルAIモデルを発表した。このモデルは結晶の3D原子構造と自然言語の説明を対応づけ、AIが論文テキストだけに頼らず、原子配列や結合パターンを実際に「見る」ことを可能にする。
ポイント：
- 求めたい性能を自然言語で説明すると、その性能を持つ結晶材料を検索でき、テキストのみのベースラインを上回る。テキストのみのモデルでは学べなかった幾何学的表現も獲得した。
- 全固体リチウムイオン電池の電解質テストでは、上位候補の中に、他のグループが独自に有望と指摘していた材料が含まれていた。
- 学習には対照学習を用い、AI生成の説明で文献の偏りを補い、少数の人気結晶クラスに偏らないようにした。論文はNature Communicationsに掲載された。
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