Artificial Intelligence Agents for Materials Sciences
Notice bibliographique
Résumé
The artificial intelligence (AI) tools based on large-language models may serve as a demonstration that we are reaching a groundbreaking new paradigm in which machines themselves will generate knowledge autonomously. This statement is based on the assumption that the ability to master natural languages is the ultimate frontier for this new paradigm and perhaps an essential step to achieving the so-called general artificial intelligence. Autonomous knowledge generation implies that a machine will be able, for instance, to retrieve and understand the contents of the scientific literature and provide interpretations for existing data, allowing it to propose and address new scientific problems. While one may assume that the continued development of AI tools exploiting large-language models, with more data used for training, may lead these systems to learn autonomously, this learning can be accelerated by devising human-assisted strategies to deal with specific tasks. For example, strategies may be implemented for AI tools to emulate the analysis of multivariate data by human experts or in identifying and explaining patterns in temporal series. In addition to generic AI tools, such as Chat AIs, one may conceive personal AI agents, potentially working together, that are likely to serve end users in the near future. In this perspective paper, we discuss the development of this type of agent, focusing on its architecture and requirements. As a proof-of-concept, we exemplify how such an AI agent could work to assist researchers in materials sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».