論文の概要: Autonomous Inorganic Materials Discovery via Multi-Agent Physics-Aware Scientific Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02956v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 23:40:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.716553
• Title: Autonomous Inorganic Materials Discovery via Multi-Agent Physics-Aware Scientific Reasoning
• Title（参考訳）: 多エージェント物理を用いた自律的無機材料発見
• Authors: Alireza Ghafarollahi, Markus J. Buehler,
• Abstract要約: 本稿では,自動無機材料設計のためのマルチエージェントAIモデルSparksMatterを紹介する。 アイデアを生成し、実験的に設計し、実行し、結果を継続的に評価し、精錬し、候補となる材料を提案する。 モデルの性能は、熱電、半導体、ペロブスカイト酸化物材料の設計におけるケーススタディで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conventional machine learning approaches accelerate inorganic materials design via accurate property prediction and targeted material generation, yet they operate as single-shot models limited by the latent knowledge baked into their training data. A central challenge lies in creating an intelligent system capable of autonomously executing the full inorganic materials discovery cycle, from ideation and planning to experimentation and iterative refinement. We introduce SparksMatter, a multi-agent AI model for automated inorganic materials design that addresses user queries by generating ideas, designing and executing experimental workflows, continuously evaluating and refining results, and ultimately proposing candidate materials that meet the target objectives. SparksMatter also critiques and improves its own responses, identifies research gaps and limitations, and suggests rigorous follow-up validation steps, including DFT calculations and experimental synthesis and characterization, embedded in a well-structured final report. The model's performance is evaluated across case studies in thermoelectrics, semiconductors, and perovskite oxides materials design. The results demonstrate the capacity of SparksMatter to generate novel stable inorganic structures that target the user's needs. Benchmarking against frontier models reveals that SparksMatter consistently achieves higher scores in relevance, novelty, and scientific rigor, with a significant improvement in novelty across multiple real-world design tasks as assessed by a blinded evaluator. These results demonstrate SparksMatter's unique capacity to generate chemically valid, physically meaningful, and creative inorganic materials hypotheses beyond existing materials knowledge.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習アプローチは、正確な特性予測とターゲット物質生成を通じて無機材料の設計を加速するが、トレーニングデータに埋め込まれた潜在知識によって制限された単発モデルとして機能する。 中心的な課題は、アイデアや計画から実験、反復的な改良に至るまで、完全な無機物質発見サイクルを自律的に実行できるインテリジェントなシステムを作ることである。 私たちはSparksMatterを紹介します。これは自動無機材料設計のためのマルチエージェントAIモデルで、アイデアを生成し、実験ワークフローを設計、実行し、結果を継続的に評価し、最終的な目的を満たす候補材料を提案することで、ユーザクエリに対処します。 SparksMatterはまた、独自の反応を批判し改善し、研究のギャップと限界を特定し、DFT計算や実験合成、キャラクタリゼーションを含む厳密なフォローアップ検証手順を提案する。 モデルの性能は、熱電、半導体、ペロブスカイト酸化物材料の設計におけるケーススタディで評価される。 結果は、SparksMatterが、ユーザのニーズをターゲットとした、新しい安定した無機構造を生成する能力を示している。 フロンティアモデルに対するベンチマークの結果、SparksMatterは、ブラインド評価器によって評価されるように、複数の現実世界の設計タスクにおける新規性の大幅な改善とともに、関連性、新規性、科学的厳密性において、常に高いスコアを達成していることが明らかとなった。 これらの結果は、SparksMatterの化学的に有効で、物理的に有意義で創造的な無機材料を生成するユニークな能力が、既存の材料知識を超えて仮説を立てていることを示している。

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