論文の概要: Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13768v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:06:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:05.984973
• Title: Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたLCM駆動多エージェントシステムによる高速・自動合金設計
• Authors: Alireza Ghafarollahi, Markus J. Buehler,
• Abstract要約: マルチエージェントAIモデルは、新しい金属合金の発見を自動化するために使用される。 MLをベースとした原子間ポテンシャルをモデルとした立方晶(bcc)合金のNbMoTa族に着目した。 LLMをベースとしたエージェントの動的協調により、GNNの予測力を相乗化することにより、システムは巨大な合金設計空間を自律的にナビゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A multi-agent AI model is used to automate the discovery of new metallic alloys, integrating multimodal data and external knowledge including insights from physics via atomistic simulations. Our multi-agent system features three key components: (a) a suite of LLMs responsible for tasks such as reasoning and planning, (b) a group of AI agents with distinct roles and expertise that dynamically collaborate, and (c) a newly developed graph neural network (GNN) model for rapid retrieval of key physical properties. A set of LLM-driven AI agents collaborate to automate the exploration of the vast design space of MPEAs, guided by predictions from the GNN. We focus on the NbMoTa family of body-centered cubic (bcc) alloys, modeled using an ML-based interatomic potential, and target two key properties: the Peierls barrier and solute/screw dislocation interaction energy. Our GNN model accurately predicts these atomic-scale properties, providing a faster alternative to costly brute-force calculations and reducing the computational burden on multi-agent systems for physics retrieval. This AI system revolutionizes materials discovery by reducing reliance on human expertise and overcoming the limitations of direct all-atom simulations. By synergizing the predictive power of GNNs with the dynamic collaboration of LLM-based agents, the system autonomously navigates vast alloy design spaces, identifying trends in atomic-scale material properties and predicting macro-scale mechanical strength, as demonstrated by several computational experiments. This approach accelerates the discovery of advanced alloys and holds promise for broader applications in other complex systems, marking a significant step forward in automated materials design.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントAIモデルを使用して、新しい金属合金の発見を自動化し、マルチモーダルデータと外部知識を統合する。 私たちのマルチエージェントシステムには3つの重要なコンポーネントがあります。 (a)推論や計画などの業務に責任を持つLLMのスイート。 b) 動的に協力する異なる役割と専門知識を持つAIエージェントのグループ。 (c)キー物理特性の高速検索のための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モデル。 LLM駆動のAIエージェントのセットが協力して,GNNの予測によってガイドされた,MPEAの広大な設計領域の探索を自動化する。 MLを用いた原子間ポテンシャルを用いてモデル化したNbMoTa系立方体 (bcc) 合金に焦点をあて, ピエルスバリアと溶質/スクリュー転位相互作用エネルギーの2つの重要な特性を標的とした。 我々のGNNモデルは、これらの原子スケール特性を正確に予測し、コストのかかるブルート力計算に代わる高速な代替手段を提供し、物理検索のためのマルチエージェントシステムの計算負担を軽減する。 このAIシステムは、人間の専門知識への依存を減らし、直接的な全原子シミュレーションの限界を克服することで、材料発見に革命をもたらす。 LLMをベースとしたエージェントの動的協調によるGNNの予測力を相乗化することにより、システムは巨大な合金設計空間を自律的にナビゲートし、原子スケールの材料特性のトレンドを特定し、マクロスケールの機械的強度を予測する。 このアプローチは先進的な合金の発見を加速させ、他の複雑なシステムにおける幅広い応用を約束する。

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