Human-AI Co-Creation Approach to Find Forever Chemicals Replacements

要約

タイトル：Forever Chemicalsの代替品発見のための人工知能と人間の共創手法

要約：

– 生成モデルはAIで物質発見において強力なツールである。
– 私たちは、環境や人間の健康に害を及ぼす「Forever Chemicals」の代替品を発見するために、人工知能と人間の共創プロセスを支援するソフトウェアフレームワークを設計している。
– 私たちのアプローチは、AIの能力と専門分野の暗黙知を結合し、物質発見を加速するものである。
– 私たちの共創プロセスは、専門分野の人物と生成モデルの相互作用から始まり、新しい分子設計を生成することができる。
– この論文では、専門分野の人々がより繰り返し相互作用を行い、小さなサンプルを要求し、自分たちの知識で探査空間を「導く」ことで、生成モデルから利益を得ることができるという仮説を論じている。

要約(オリジナル)

Generative models are a powerful tool in AI for material discovery. We are designing a software framework that supports a human-AI co-creation process to accelerate finding replacements for the “forever chemicals”– chemicals that enable our modern lives, but are harmful to the environment and the human health. Our approach combines AI capabilities with the domain-specific tacit knowledge of subject matter experts to accelerate the material discovery. Our co-creation process starts with the interaction between the subject matter experts and a generative model that can generate new molecule designs. In this position paper, we discuss our hypothesis that these subject matter experts can benefit from a more iterative interaction with the generative model, asking for smaller samples and “guiding” the exploration of the discovery space with their knowledge.

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arxiv.jp, OpenAI