一个微调的大型语言模型基于分子动力学代理的代码生成,以获得材料热力学参数.
Zhuofan Shi1,2,3, Chunxiao Xin1,2,3, Tong Huo2,3,4
1School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing, 102600, China.
本研究介绍了分子动力学代理 (MDAgent),这是一个人工智能框架,使用大型语言模型自动化材料科学模拟代码生成. MDAgent显著减少了任务时间,并改善了用于材料发现的代码实现.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算材料科学科学 计算材料科学
- 科学中的人工智能.
背景情况:
- 材料科学研究越来越多地使用人工智能生成的内容 (AIGC) 来进行文献挖掘和数据分析.
- 在材料科学中自动化理论计算和代码开发仍然是一个重大挑战.
- 现有的方法需要大量的手工工作来实现模拟程序.
研究的目的:
- 为材料科学模拟程序的自动化提出一种新的文本到代码生成方法.
- 为人工智能驱动的代码生成,执行和改进引入分子动力学代理 (MDAgent) 框架.
- 在热力学模拟中验证自动代码生成和审查的有效性.
主要方法:
- 在材料科学中利用大型语言模型进行文本到代码生成.
- 开发分子动力学代理 (MDAgent) 框架以指导人工智能模型.
- 为LAMMPS构建热力学模拟代码数据集,以微调语言模型.
- 通过使用LAMMPS软件进行热力学模拟来验证方法.
主要成果:
- MDAgent框架成功地自动化了模拟代码的生成,执行和改进.
- 专家评估显示,代码生成和审查能力的显著改进.
- 与传统方法相比,拟议的方法可以将平均任务时间减少42.22%.
- 为了模型微调,为LAMMPS热力学模拟创建了一个专门的数据集.
结论:
- 由人工智能驱动的文本到代码生成为材料科学中自动化模拟程序实现提供了强大的解决方案.
- MDAgent框架提高了计算材料科学任务的效率和准确性.
- 这种方法具有显著的潜力,可以加速材料的发现和研究.
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