Reflexiones del Hackatón del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) de 2024 para Aplicaciones en Ciencia de Materiales y Química

Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry

November 20, 2024

Autores: Yoel Zimmermann, Adib Bazgir, Zartashia Afzal, Fariha Agbere, Qianxiang Ai, Nawaf Alampara, Alexander Al-Feghali, Mehrad Ansari, Dmytro Antypov, Amro Aswad, Jiaru Bai, Viktoriia Baibakova, Devi Dutta Biswajeet, Erik Bitzek, Joshua D. Bocarsly, Anna Borisova, Andres M Bran, L. Catherine Brinson, Marcel Moran Calderon, Alessandro Canalicchio, Victor Chen, Yuan Chiang, Defne Circi, Benjamin Charmes, Vikrant Chaudhary, Zizhang Chen, Min-Hsueh Chiu, Judith Clymo, Kedar Dabhadkar, Nathan Daelman, Archit Datar, Matthew L. Evans, Maryam Ghazizade Fard, Giuseppe Fisicaro, Abhijeet Sadashiv Gangan, Janine George, Jose D. Cojal Gonzalez, Michael Götte, Ankur K. Gupta, Hassan Harb, Pengyu Hong, Abdelrahman Ibrahim, Ahmed Ilyas, Alishba Imran, Kevin Ishimwe, Ramsey Issa, Kevin Maik Jablonka, Colin Jones, Tyler R. Josephson, Greg Juhasz, Sarthak Kapoor, Rongda Kang, Ghazal Khalighinejad, Sartaaj Khan, Sascha Klawohn, Suneel Kuman, Alvin Noe Ladines, Sarom Leang, Magdalena Lederbauer, Sheng-Lun Mark Liao, Hao Liu, Xuefeng Liu, Stanley Lo, Sandeep Madireddy, Piyush Ranjan Maharana, Shagun Maheshwari, Soroush Mahjoubi, José A. Márquez, Rob Mills, Trupti Mohanty, Bernadette Mohr, Seyed Mohamad Moosavi, Alexander Moßhammer, Amirhossein D. Naghdi, Aakash Naik, Oleksandr Narykov, Hampus Näsström, Xuan Vu Nguyen, Xinyi Ni, Dana O'Connor, Teslim Olayiwola, Federico Ottomano, Aleyna Beste Ozhan, Sebastian Pagel, Chiku Parida, Jaehee Park, Vraj Patel, Elena Patyukova, Martin Hoffmann Petersen, Luis Pinto, José M. Pizarro, Dieter Plessers, Tapashree Pradhan, Utkarsh Pratiush, Charishma Puli, Andrew Qin, Mahyar Rajabi, Francesco Ricci, Elliot Risch, Martiño Ríos-García, Aritra Roy, Tehseen Rug, Hasan M Sayeed, Markus Scheidgen, Mara Schilling-Wilhelmi, Marcel Schloz, Fabian Schöppach, Julia Schumann, Philippe Schwaller, Marcus Schwarting, Samiha Sharlin, Kevin Shen, Jiale Shi, Pradip Si, Jennifer D'Souza, Taylor Sparks, Suraj Sudhakar, Leopold Talirz, Dandan Tang, Olga Taran, Carla Terboven, Mark Tropin, Anastasiia Tsymbal, Katharina Ueltzen, Pablo Andres Unzueta, Archit Vasan, Tirtha Vinchurkar, Trung Vo, Gabriel Vogel, Christoph Völker, Jan Weinreich, Faradawn Yang, Mohd Zaki, Chi Zhang, Sylvester Zhang, Weijie Zhang, Ruijie Zhu, Shang Zhu, Jan Janssen, Ian Foster, Ben Blaiszik

cs.AI

Resumen

Aquí presentamos los resultados del segundo Hackatón de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para Aplicaciones en Ciencia de Materiales y Química, que involucró a participantes en ubicaciones híbridas globales, resultando en 34 presentaciones de equipos. Las presentaciones abarcaron siete áreas clave de aplicación y demostraron la diversa utilidad de los LLM para aplicaciones en (1) predicción de propiedades moleculares y de materiales; (2) diseño molecular y de materiales; (3) automatización e interfaces novedosas; (4) comunicación científica y educación; (5) gestión y automatización de datos de investigación; (6) generación y evaluación de hipótesis; y (7) extracción de conocimiento y razonamiento a partir de la literatura científica. Cada presentación de equipo se muestra en una tabla resumen con enlaces al código y como breves documentos en el apéndice. Además de los resultados de los equipos, discutimos el evento del hackatón y su formato híbrido, que incluyó centros físicos en Toronto, Montreal, San Francisco, Berlín, Lausana y Tokio, junto con un centro global en línea para facilitar la colaboración local y virtual. En general, el evento destacó mejoras significativas en las capacidades de los LLM desde el hackatón del año anterior, sugiriendo una expansión continua de los LLM para aplicaciones en la investigación de ciencia de materiales y química. Estos resultados demuestran la doble utilidad de los LLM como modelos multipropósito para diversas tareas de aprendizaje automático y plataformas para el prototipado rápido de aplicaciones personalizadas en la investigación científica.

English

Here, we present the outcomes from the second Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry, which engaged participants across global hybrid locations, resulting in 34 team submissions. The submissions spanned seven key application areas and demonstrated the diverse utility of LLMs for applications in (1) molecular and material property prediction; (2) molecular and material design; (3) automation and novel interfaces; (4) scientific communication and education; (5) research data management and automation; (6) hypothesis generation and evaluation; and (7) knowledge extraction and reasoning from scientific literature. Each team submission is presented in a summary table with links to the code and as brief papers in the appendix. Beyond team results, we discuss the hackathon event and its hybrid format, which included physical hubs in Toronto, Montreal, San Francisco, Berlin, Lausanne, and Tokyo, alongside a global online hub to enable local and virtual collaboration. Overall, the event highlighted significant improvements in LLM capabilities since the previous year's hackathon, suggesting continued expansion of LLMs for applications in materials science and chemistry research. These outcomes demonstrate the dual utility of LLMs as both multipurpose models for diverse machine learning tasks and platforms for rapid prototyping custom applications in scientific research.