論文の概要: Multi-AI Agent Framework Reveals the "Oxide Gatekeeper" in Aluminum Nanoparticle Oxidation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22529v1
- Date: Sat, 27 Dec 2025 09:21:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.099162
- Title: Multi-AI Agent Framework Reveals the "Oxide Gatekeeper" in Aluminum Nanoparticle Oxidation
- Title（参考訳）: アルミニウムナノ粒子酸化における「酸化ゲートキーパー」のマルチAIエージェントフレームワーク
- Authors: Yiming Lu, Tingyu Lu, Di Zhang, Lili Ye, Hao Li,
- Abstract要約: アルミニウムナノ粒子(ANP)は、最もエネルギー密度の高い固体燃料の1つであるが、その原子機構は、気化粒子から爆発物への遷移である。
ここでは、自己監査型AIエージェントが機械学習の可能性の進化を検証する「人間のループ」クローズドループフレームワークを採用する。
人間の意思決定のために隠されたモデルアーティファクトを視覚化する科学的センチネルとして機能することにより、この協調サイクルは量子力学的精度を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.441632436338717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Aluminum nanoparticles (ANPs) are among the most energy-dense solid fuels, yet the atomic mechanisms governing their transition from passivated particles to explosive reactants remain elusive. This stems from a fundamental computational bottleneck: ab initio methods offer quantum accuracy but are restricted to small spatiotemporal scales (< 500 atoms, picoseconds), while empirical force fields lack the reactive fidelity required for complex combustion environments. Herein, we bridge this gap by employing a "human-in-the-loop" closed-loop framework where self-auditing AI Agents validate the evolution of a machine learning potential (MLP). By acting as scientific sentinels that visualize hidden model artifacts for human decision-making, this collaborative cycle ensures quantum mechanical accuracy while exhibiting near-linear scalability to million-atom systems and accessing nanosecond timescales (energy RMSE: 1.2 meV/atom, force RMSE: 0.126 eV/Angstrom). Strikingly, our simulations reveal a temperature-regulated dual-mode oxidation mechanism: at moderate temperatures, the oxide shell acts as a dynamic "gatekeeper," regulating oxidation through a "breathing mode" of transient nanochannels; above a critical threshold, a "rupture mode" unleashes catastrophic shell failure and explosive combustion. Importantly, we resolve a decades-old controversy by demonstrating that aluminum cation outward diffusion, rather than oxygen transport, dominates mass transfer across all temperature regimes, with diffusion coefficients consistently exceeding those of oxygen by 2-3 orders of magnitude. These discoveries establish a unified atomic-scale framework for energetic nanomaterial design, enabling the precision engineering of ignition sensitivity and energy release rates through intelligent computational design.
- Abstract（参考訳）: アルミニウムナノ粒子(ANPs)は、最もエネルギーを消費する固体燃料の1つであるが、原子機構は、気化粒子から爆発性反応物質への遷移を制御している。
ab initio法は量子精度を提供するが、小さな時空間スケール(500原子、ピコ秒)に制限されている。
ここでは、自己監査型AIエージェントが機械学習ポテンシャル(MLP)の進化を検証する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」クローズドループ・フレームワークを用いて、このギャップを埋める。
人間の意思決定のために隠されたモデルアーティファクトを視覚化する科学的センチネルとして機能することで、この協調サイクルは量子力学的精度を保証し、数百万の原子システムにほぼ直線的なスケーラビリティを示し、ナノ秒の時間スケール(エネルギーRMSE:1.2 meV/atom、力RMSE:0.126 eV/Angstrom)にアクセスする。
穏やかな温度では、酸化殻はダイナミックな「ゲートキーパー」として機能し、過渡的なナノチャネルの「ブレスティングモード」を介して酸化を制御する。
重要なことは、酸素輸送よりもアルミニウム陽イオンの外部拡散が、酸素の濃度を2～3桁上回る拡散係数で、すべての温度状態における質量移動を支配していることを示すことで、数十年にわたる論争を解決している。
これらの発見は、エネルギー的ナノマテリアル設計のための統一された原子スケールの枠組みを確立し、インテリジェントな計算設計を通じて点火感度とエネルギー放出率の精密エンジニアリングを可能にする。
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