ペロブスカイト-LLM: ペロブスカイト太陽電池研究のための知識強化型大規模言語モデル

Perovskite-LLM: Knowledge-Enhanced Large Language Models for Perovskite Solar Cell Research

February 18, 2025

著者: Xiang Liu, Penglei Sun, Shuyan Chen, Longhan Zhang, Peijie Dong, Huajie You, Yongqi Zhang, Chang Yan, Xiaowen Chu, Tong-yi Zhang

cs.AI

要旨

ペロブスカイト太陽電池（PSCs）の急速な進展に伴い、研究論文の数が指数関数的に増加しており、この分野における効率的な知識管理と推論システムの必要性が急務となっています。本論文では、PSCsのための包括的な知識強化システムを提案します。このシステムは、3つの主要なコンポーネントを統合しています。まず、1,517件の研究論文から構築されたドメイン固有の知識グラフ「Perovskite-KG」を開発しました。このグラフには23,789のエンティティと22,272の関係が含まれています。次に、2つの補完的なデータセットを作成しました。1つは、新たなマルチエージェントフレームワークを通じて生成された55,101の高品質な質問応答ペアからなる「Perovskite-Chat」、もう1つは2,217の慎重に選ばれた材料科学の問題を含む「Perovskite-Reasoning」です。さらに、ドメイン固有の知識支援のための「Perovskite-Chat-LLM」と、科学的推論タスクのための「Perovskite-Reasoning-LLM」という2つの専門的な大規模言語モデルを導入しました。実験結果は、我々のシステムがドメイン固有の知識検索と科学的推論タスクの両方において既存のモデルを大幅に上回り、PSC研究における文献レビュー、実験設計、複雑な問題解決のための効果的なツールを研究者に提供することを示しています。

English

The rapid advancement of perovskite solar cells (PSCs) has led to an exponential growth in research publications, creating an urgent need for efficient knowledge management and reasoning systems in this domain. We present a comprehensive knowledge-enhanced system for PSCs that integrates three key components. First, we develop Perovskite-KG, a domain-specific knowledge graph constructed from 1,517 research papers, containing 23,789 entities and 22,272 relationships. Second, we create two complementary datasets: Perovskite-Chat, comprising 55,101 high-quality question-answer pairs generated through a novel multi-agent framework, and Perovskite-Reasoning, containing 2,217 carefully curated materials science problems. Third, we introduce two specialized large language models: Perovskite-Chat-LLM for domain-specific knowledge assistance and Perovskite-Reasoning-LLM for scientific reasoning tasks. Experimental results demonstrate that our system significantly outperforms existing models in both domain-specific knowledge retrieval and scientific reasoning tasks, providing researchers with effective tools for literature review, experimental design, and complex problem-solving in PSC research.