論文の概要: Agentic Additive Manufacturing Alloy Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02567v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 21:06:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.178248
• Title: Agentic Additive Manufacturing Alloy Discovery
• Title（参考訳）: 添加剤による合金発見
• Authors: Peter Pak, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 本研究の目的は, 大型言語モデル (LLM) により, 添加物製造分野における合金発見作業の自動化と高速化を図ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.771896497348969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic systems enable the intelligent use of research tooling, augmenting a researcher's ability to investigate and propose novel solutions to existing problems. Within Additive Manufacturing (AM), alloy discovery remains a complex challenge, often requiring expertise in the various domains of materials science, thermodynamic simulations, and experimental analysis. Large Language Model (LLM) enabled agents can facilitate this endeavor by utilizing their extensive knowledge base to dispatch tool calls via Model Context Protocol (MCP) to perform actions such as Thermo-Calc property diagram calculations and lack of fusion process map generation. In addition, the multi-agent system developed in this work is able to effectively reason through complex user prompts and provide analysis on the printability of proposed alloys. These agents can dynamically adjust their task trajectory to the outcomes of tool call results, effectively enabling autonomous decision-making in practical environments. This work aims to utilize LLM enabled agents to automate and accelerate the task of alloy discovery within the field of additive manufacturing and showcase the benefits of adopting this multi-agent system.
• Abstract（参考訳）: エージェントシステムは研究ツールのインテリジェントな利用を可能にし、研究者が既存の問題に対する新しい解決策を調査し提案する能力を増強する。 アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)の中では、合金発見は複雑な課題であり、しばしば材料科学、熱力学シミュレーション、実験分析の様々な分野の専門知識を必要とする。 大規模言語モデル(LLM)によりエージェントは、広範囲な知識ベースを利用して、MCP(Model Context Protocol)を介してツールコールをディスパッチし、サーモカルクプロパティ図計算や融合プロセスマップ生成の欠如といったアクションを実行することで、この取り組みを促進することができる。 さらに, 本研究で開発されたマルチエージェントシステムは, 複雑なユーザプロンプトを通して効果的に推論し, 提案する合金の印刷性の解析を行うことができる。 これらのエージェントは、ツールコール結果の結果に応じてタスクの軌道を動的に調整することができ、実用的な環境での自律的な意思決定を効果的に実現する。 本研究の目的は,LSMを有効化して添加物製造分野における合金発見作業の自動化と高速化を図り,このマルチエージェントシステムを採用するメリットを示すことである。

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