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Joren Jozef M. Van Herck

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Assessment of fine-tuned large language models for real-world chemistry and material science applications

Berend Smit, Anne-Clémence Corminboeuf, Rubén Laplaza Solanas, Kevin Maik Jablonka, Sauradeep Majumdar, Joren Jozef M. Van Herck, Beatriz Bueno Mouriño, Seyed Amirmohammad Elahi

The current generation of large language models (LLMs) has limited chemical knowledge. Recently, it has been shown that these LLMs can learn and predict chemical properties through fine-tuning. Using natural language to train machine learning models opens ...

ROYAL SOC CHEMISTRY2024

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

Berend Smit, Philippe Schwaller, Kevin Maik Jablonka, Sauradeep Majumdar, Joren Jozef M. Van Herck, Xiaoqi Zhang, Andres Camilo Marulanda Bran

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 chronic ...

Royal Soc Chemistry2023

A holistic platform for accelerating sorbent-based carbon capture

Berend Smit, Seyedmohamad Moosavi, Kevin Maik Jablonka, Elias Moubarak, Joren Jozef M. Van Herck

Reducing carbon dioxide (CO2) emissions urgently requires the large-scale deployment of carbon-capture technologies. These technologies must separate CO2 from various sources and deliver it to different sinks1,2. The quest for optimal solutions for specifi ...

2024