AutoMat은 주사 투과 전자 현미경(STEM) 이미지를 자동으로 원자 결정 구조로 변환하고 물리적 특성을 예측하는 엔드투엔드 에이전트 지원 파이프라인입니다. 패턴 적응적 잡음 제거, 물리 기반 템플릿 검색, 대칭 인식 원자 재구성, 빠른 완화 및 MatterSim을 통한 특성 예측, 모든 단계에 걸친 조정된 오케스트레이션을 결합합니다. STEM 이미지를 원자 구조 데이터로 변환하는 과정의 병목 현상을 해결하기 위해 제안되었으며, 새로운 벤치마크 STEM2Mat-Bench를 사용하여 성능을 평가합니다. 텍스트 기반 LLM을 활용하여 기존의 멀티모달 대규모 언어 모델보다 우수한 성능을 보이며, 450개 이상의 구조 샘플에 대한 대규모 실험에서 기존 방법보다 상당히 향상된 성능을 보였습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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STEM 이미지를 원자 구조 데이터로 자동 변환하는 효율적인 파이프라인을 제공합니다.
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기존의 멀티모달 대규모 언어 모델보다 우수한 성능을 보이며, 재료 과학 분야에서 현미경과 원자 시뮬레이션 간의 격차를 줄이는 데 기여합니다.
