LLM-alapú adatgyártás: az atomoktól a betegekig

A legtöbb AI-projekt ugyanott vérzik el: nem a modellnél, hanem az adatoknál. A gyártásban ez a szenzoradatok rendezetlensége, a hiányzó címkék, a szigetszerű rendszerek miatt fáj. Az egészségügyben ugyanez történik csak nagyobb tét mellett: heterogén leletek, eltérő protokollok, kevés jól címkézett eset, és közben sürget az idő.

Pont ezért érdekes egy friss kutatási irány anyagtudományból: egy Automated Machine Learning Pipeline (AMLP) nevű megközelítés, ahol nagy nyelvi modellek (LLM-ek) segítenek automatizálni az adatkészítés–tanítás–validálás teljes láncát. A tanulmány ugyan atomok közti kölcsönhatások (ML-alapú interatomikus potenciálok) tanításáról szól, de a logika az ipar 4.0 és az egészségügy felé is átvihető: ha az adatkészítés automatizálható és ellenőrizhető, gyorsabban jutunk megbízható predikciókhoz.

A cikk kulcspontja: a szerzők LLM-ügynökökkel támogatják a számítási kódválasztást, a bemenetek előkészítését, a kimenetek egységesítését, majd a szimulációs és validációs lépéseket. A validációban acridin polimorfokat használnak, és finomhangolással ~1,7 meV/atom energia MAE és ~7,0 meV/Å erő MAE pontosságot érnek el, miközben a geometria sub-Å szinten illeszkedik a DFT-hez, és a modell stabil molekuladinamikában is.

A gyártási AI-s sorozatunkban ez a poszt arról szól, hogyan lehet az „adatgyártás” és a teljes ML-folyamat automatizálása üzemszintű képességgé, majd ugyanennek a gondolkodásnak a mintájára egészségügyi diagnosztikai és terápiatervezési folyamatokat is gyorsítani.

Miért az adatpipeline a valódi szűk keresztmetszet?

Az üzenet egyszerű: a modell tréningje gyakran olcsóbb, mint a jó adat előállítása. Az anyagtudományban a „jó adat” drága kvantumkémiai (DFT) számításokból jön. A gyártásban drága a címkézés (pl. vizuális minőségellenőrzésnél), az egészségügyben pedig drága és ritka a jól strukturált, egységes és jogilag is használható klinikai adat.

Közös mintázat: sok forrás, sok formátum, kevés standard

• Gyártásban: PLC-k, SCADA, MES, minőségügyi rendszerek, külön szenzorok, eltérő mintavételezéssel.
• Egészségügyben: EESZT, kórházi HIS, radiológiai PACS, laborrendszerek, szabad szövegű ambuláns lapok.
• Anyagtudományban: különböző elektron-szerkezeti kódok, inputfájlok, kimeneti formátumok, eltérő beállítások.

A tanulmány AMLP-je valójában egy nagyon „ipari” felismerést visz be a tudományos workflow-ba: ha a pipeline nem egységes, a minőség ingadozni fog, és a modell megbízhatósága borul.

„A pontosság nem a modell varázslata, hanem a pipeline fegyelme.”

Mit csinál az AMLP, és miért érdekes LLM-ekkel?

Az AMLP lényege, hogy a teljes folyamatot egyetlen, automatizálható láncba szervezi:

1. Adatgenerálás (strukturák előkészítése, számítások futtatása)
2. Előfeldolgozás (kimenetek konverziója egységes formára)
3. Tanítás (MACE architektúrára építve)
4. Validálás és szimuláció (ASE-alapú elemző csomaggal)

LLM-ügynökök szerepe: „ragasztó” a rendszerek között

A kutatás egyik legpraktikusabb része, hogy az LLM-ek nem „tudós helyett gondolkodnak”, hanem:

• segítenek kódot választani a feladathoz (melyik elektron-szerkezeti megoldás illik ide),
• előkészítik a bemeneteket (input deck-ek, paraméterek),
• egységesítik a kimeneteket (parser/konverter jellegű feladat),
• támogatják a workflow automatizálását (hibák felismerése, újrafuttatás javaslata).

Ez ismerős lehet a gyárakból: amikor az AI-projekt elakad, jellemzően nem az algoritmus hiányzik, hanem a „ragasztó” a rendszerek között. Ugyanez klinikai környezetben: a modell lehet jó, de ha a leletek feldolgozása kézi és ad hoc, nincs skálázás.

Miért számít a számszerű eredmény?

Az anyagtudományban a modell célja, hogy a drága DFT-t „közelítse” sokkal olcsóbban. A publikált eredmények (finomhangolt alapmodell):

• ~1,7 meV/atom átlagos abszolút energiahiba
• ~7,0 meV/Å erőhiba
• sub-Å geometriai egyezés DFT-hez
• stabilitás molekuladinamikai futásokban (NVE és NVT ensemble)

A gyakorlati üzenet a gyártás és az egészségügy felé: ha az automatizált adatgenerálás és validáció együtt fut, akkor a megbízhatóság mérhető és reprodukálható. Ez a rész az, amit sok „pilot” sosem ér el.

Amit az okosgyárak tanulhatnak: automatizált, ellenőrizhető ML-lánc

A „Mesterséges intelligencia a gyártásban és az okosgyárakban” sorozatban állandó téma a prediktív karbantartás, a minőségellenőrzés és a termelésoptimalizálás. Ezeknél ugyanaz a kérdés: hogyan csinálsz gyorsan jó minőségű tanítóadatot, és hogyan bizonyítod, hogy a modell stabil?

1) Szintetikus és félig szintetikus adatok: nem ördögtől való

Anyagtudományban a DFT szolgáltat „címkét” (energia, erők). Gyártásban is van analóg:

• digitális ikerrel generált hibamódok,
• szimulált szenzorjelek ritka meghibásodásokra,
• paraméter-söprésből létrehozott „mi lenne, ha” adathalmaz.

A lényeg: a szintetikus adat csak akkor hasznos, ha a pipeline validálja (domain-gap ellenőrzés, drift figyelés, tesztkészletek).

2) Automatizált adat-előkészítés + konzisztencia ellenőrzés

Az AMLP egyik csendes erőssége az egységesítés. Gyárban ez így fordítható le:

• egységes időbélyeg- és egységkezelés (°C vs K, bar vs kPa jellegű hibák),
• szenzor-kalibrációs metaadatok kezelése,
• automatikus anomália-flaggelés a tanítóhalmaz előtt.

Ha ezt kézzel csináljátok Excelben, az nem „ideiglenes megoldás”. Az a rendszer része lesz, és később bosszulja meg magát.

3) Alapmodell + finomhangolás: gyorsabb út a hasznos pontossághoz

A tanulmány finomhangol egy alapmodellt (foundation model) specifikus acridin adatokra. Gyártásban ez a mintázat:

• általános vizuális modell finomhangolása saját termékhibákra,
• általános idősor-modell finomhangolása egy adott gépcsaládra,
• általános NLP-modell finomhangolása karbantartási jegyekre.

A végeredmény gyakran nem „tökéletes” modell, hanem gyorsabban kapott, mérhetően stabil teljesítmény.

Híd az egészségügybe: ugyanaz a pipeline-mentalitás

Az egészségügyben az AI értéke sokszor diagnosztikában (radiológia, patológia), triázsban, és személyre szabott terápiatervezésben jelenik meg. A problémakészlet viszont ugyanaz: adat, adat, adat.

LLM-ek szerepe: adatértelmezés és strukturálás, nem „orvos helyett döntés”

A tanulmány LLM-jei inputot készítenek és outputot konvertálnak. Klinikai analógia:

• szabad szövegű leletek strukturált mezőkké alakítása (panasz, anamnézis, gyógyszerek),
• radiológiai leírások egységesítése (BI-RADS-szerű kategóriák, mérhető jellemzők),
• telemedicinás adatok (betegnapló, eszközadat) összefésülése.

Ha jól csináljuk, az LLM nem diagnosztizál, hanem csökkenti az adminisztratív súrlódást, és jobb minőségű adatot ad a prediktív modelleknek.

Predikció: interatomikus potenciál vs betegségkockázat

Az interatomikus potenciál egy prediktív modell: adott atomi konfigurációból energiát/erőket becsül. Klinikai párja:

• adott tünet + laborkép + vitálparaméter → kockázati pontszám,
• gyógyszer + genetikai/életmódbeli faktorok → mellékhatás-valószínűség,
• terápiás terv + kísérőbetegségek → várható kimenet.

A jó predikció feltétele ugyanaz: tiszta pipeline, dokumentált validáció, és folyamatos monitorozás.

Hogyan néz ki egy „AMLP-szerű” bevezetési terv gyárban vagy egészségügyben?

Az alábbi lépések nálam beváltak, amikor valaki nem csak demót akar, hanem működő rendszert.

1) Döntsétek el, mi a „címke” és hogyan lesz megbízható

• Gyártás: selejt okkód, mikroszkópos megerősítés, visszáruk adatai.
• Egészségügy: diagnózis-kód önmagában kevés; kell protokoll szerinti gold label (szakorvosi validáció, konszenzus).

2) Építsetek automatizált adatminőség-kapukat (quality gates)

Minimum kapuk, amik nélkül kár tréningelni:

• hiányzó értékek aránya és mintázata,
• duplikációk és inkonzisztens metaadatok,
• időbeli szivárgás (train–test leakage) kizárása,
• drift indikátorok (szenzorcserék, protokollváltás, szezonális hatások).

3) Validálás több szinten, nem csak egy pontszámmal

Az AMLP nem csak MAE-t néz, hanem szimulációs stabilitást is. A ti világotokban ez így fordítható:

• offline metrikák (AUC, F1, MAE) +
• kalibráció (a 20% tényleg 20%?) +
• robusztusság (műszak, beszállító, gép, osztály) +
• üzleti/klinikai teszt (mennyi hibát fog meg, mennyi téves riasztást ad).

4) LLM-eket ott használjatok, ahol „szöveg és káosz” van

Jó feladatok LLM-re:

• dokumentumok/naplók strukturálása,
• adatcsővezeték konfigurációjának támogatása,
• hibajelenségek triázsa és ticket-kategorizálás.

Rossz feladatok LLM-re:

• végső döntés automatizálása emberi kontroll nélkül,
• jogilag érzékeny output „kitalálása” adatellenőrzés nélkül.

Mit vigyél magaddal ebből a kutatásból?

Az AMLP üzenete nem az, hogy „LLM mindent megold”. Hanem az, hogy a jól automatizált adatgenerálás és a fegyelmezett validáció együtt ad üzleti/klinikai értéket. Az anyagtudományban ez drága kvantumszámítások kiváltása. A gyártásban kevesebb állásidő és kevesebb selejt. Az egészségügyben gyorsabb triázs, tisztább adatok, és megbízhatóbb kockázatbecslés.

Ha 2026-ra egy dolgot érdemes komolyan venni, akkor ez: a pipeline a termék. A modell csak egy alkatrész benne.

Ha szeretnéd, megmutatom, hogyan nézne ki egy AMLP-szerű, auditálható AI-pipeline váz a te esetedre (gyártósor, minőségellenőrzés, telemedicinás adatfeldolgozás vagy kórházi triázs). Melyik területen lenne a legnagyobb nyereség nálatok a következő 90 napban?