論文の概要: Reasoning-Driven Design of Single Atom Catalysts via a Multi-Agent Large Language Model Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21533v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 03:43:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.688165
• Title: Reasoning-Driven Design of Single Atom Catalysts via a Multi-Agent Large Language Model Framework
• Title（参考訳）: マルチエージェント大規模言語モデルフレームワークによる単一原子触媒の推論駆動設計
• Authors: Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を超えてますます適用されつつある。 本稿では,マルチエージェントを用いた共振・最適化による電気触媒探索手法を提案する。 このフレームワークでは、特殊な役割を持つ複数のLLMが、高性能な単一原子触媒を共同で発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582793306013617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are becoming increasingly applied beyond natural language processing, demonstrating strong capabilities in complex scientific tasks that traditionally require human expertise. This progress has extended into materials discovery, where LLMs introduce a new paradigm by leveraging reasoning and in-context learning, capabilities absent from conventional machine learning approaches. Here, we present a Multi-Agent-based Electrocatalyst Search Through Reasoning and Optimization (MAESTRO) framework in which multiple LLMs with specialized roles collaboratively discover high-performance single atom catalysts for the oxygen reduction reaction. Within an autonomous design loop, agents iteratively reason, propose modifications, reflect on results and accumulate design history. Through in-context learning enabled by this iterative process, MAESTRO identified design principles not explicitly encoded in the LLMs' background knowledge and successfully discovered catalysts that break conventional scaling relations between reaction intermediates. These results highlight the potential of multi-agent LLM frameworks as a powerful strategy to generate chemical insight and discover promising catalysts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を超えてますます適用されつつあり、伝統的に人間の専門知識を必要とする複雑な科学的タスクにおいて強力な能力を示している。 この進歩は材料発見にまで拡張され、LLMは従来の機械学習アプローチにはない推論と文脈内学習を活用することによって、新しいパラダイムを導入している。 本稿では, 酸素還元反応のための高性能な単一原子触媒を共同で発見する, マルチエージェントを用いた電気触媒探索(MAESTRO)フレームワークを提案する。 自律的なデザインループ内では、エージェントが反復的に推論し、修正を提案し、結果を反映し、設計履歴を蓄積する。 この反復的プロセスによって実現されたコンテキスト内学習を通じて、MAESTRO は LLM の背景知識に明示的にエンコードされていない設計原理を特定し、反応中間体間の従来のスケーリング関係を破る触媒の発見に成功した。 これらの結果は、化学的な洞察を発生させ、有望な触媒を発見するための強力な戦略として、マルチエージェントLDMフレームワークの可能性を強調している。

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