Exploring utilization of generative AI for research and education in data-driven materials science
Takahiro Misawa, Ai Koizumi, Ryo Tamura, and Kazuyoshi Yoshimi
生成式AI最近对各个领域产生了深远的影响,包括日常生活、研究和教育。 为了探索其在数据驱动材料科学方面的有效利用,我们在2024年7月组织了一次黑客马拉松 - AIMHack2024。 在这次黑客马拉松中,来自材料科学,信息科学,生物信息学和凝聚态物理学等领域的研究人员共同探索生成式AI如何促进研究和教育。 根据黑客马拉松的结果,本文介绍了与(1)进行AI辅助软件试验,(2)为软件构建AI导师,(3)开发用于软件的GUI应用程序有关的主题。 虽然生成式AI继续快速发展,但本文提供了其在数据驱动材料科学中的应用的早期记录,并强调了将AI整合到研究和教育中的策略。
Generative AI has recently had a profound impact on various fields, including daily life, research, and education. To explore its efficient utilization in data-driven materials science, we organized a hackathon – AIMHack2024 – in July 2024. In this hackathon, researchers from fields such as materials science, information science, bioinformatics, and condensed matter physics worked together to explore how generative AI can facilitate research and education. Based on the results of the hackathon, ...