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Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-589961

14 examples of how LLMs can transform materials science and chemistry: a reflection on a large language model hackathon

  • Large-language models (LLMs) such as GPT-4 caught the interest of many scientists. Recent studies suggested that these models could be useful in chemistry and materials science. To explore these possibilities, we organized a hackathon. This article chronicles the projects built as part of this hackathon. Participants employed LLMs for various applications, including predicting properties of molecules and materials, designing novel interfaces for tools, extracting knowledge from unstructured data, and developing new educational applications. The diverse topics and the fact that working prototypes could be generated in less than two days highlight that LLMs will profoundly impact the future of our fields. The rich collection of ideas and projects also indicates that the applications of LLMs are not limited to materials science and chemistry but offer potential benefits to a wide range of scientific disciplines.

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Autor*innen:Kevin Maik JablonkaORCiD, Qianxiang AiORCiD, Alexander Al-FeghaliORCiD, Shruti BadhwarORCiD, Joshua D. BocarslyORCiD, Andres M. BranORCiD, Stefan BringuierORCiD, L. Catherine BrinsonORCiD, Kamal ChoudharyORCiD, Defne CirciORCiD, Sam CoxORCiD, Wibe A. de JongORCiD, Matthew L. EvansORCiD, Nicolas GastelluORCiD, Jerome GenzlingORCiD, María Victoria GilORCiD, Ankur K. GuptaORCiD, Zhi HongORCiD, Alishba Imran, Sabine KruschwitzORCiD, Anne LabarreORCiD, Jakub LálaORCiD, Tao LiuORCiD, Steven MaORCiD, Sauradeep MajumdarORCiD, Garrett W. MerzORCiD, Nicolas MoitessierORCiD, Elias MoubarakORCiD, Beatriz MouriñoORCiD, Brenden PelkieORCiD, Michael PielerORCiD, Mayk Caldas RamosORCiD, Bojana RankovićORCiD, Samuel G. RodriquesORCiD, Jacob N. SandersORCiD, Philippe SchwallerORCiD, Marcus Schwarting, Jiale ShiORCiD, Berend SmitORCiD, Ben E. SmithORCiD, Joren Van HerckORCiD, Christoph VölkerORCiD, Logan WardORCiD, Sean WarrenORCiD, Benjamin WeiserORCiD, Sylvester ZhangORCiD, Xiaoqi ZhangORCiD, Ghezal Ahmad ZiaORCiD, Aristana ScourtasORCiD, K. J. SchmidtORCiD, Ian FosterORCiD, Andrew D. WhiteORCiD, Ben BlaiszikORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Digital Discovery
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Royal Society of Chemistry (RSC)
Jahrgang/Band:2
Ausgabe/Heft:5
Erste Seite:1233
Letzte Seite:1250
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Concrete; Hackathon; Inverse Design; Large Language model; Orchestration; Prediction
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
DOI:10.1039/d3dd00113j
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-589961
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:04.12.2023
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:04.12.2023
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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