論文の概要: Escaping the Hydrolysis Trap: An Agentic Workflow for Inverse Design of Durable Photocatalytic Covalent Organic Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05188v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 13:57:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.25699
• Title: Escaping the Hydrolysis Trap: An Agentic Workflow for Inverse Design of Durable Photocatalytic Covalent Organic Frameworks
• Title（参考訳）: 加水分解トラップを脱却する: 耐久性光触媒共分散有機フレームワークの逆設計のためのエージェントワークフロー
• Abstract要約: 共有有機フレームワーク(COF)は、太陽水素生産のための光触媒を約束している。 ノード、リンカ、リンケージ、ファンクショナルグループの設計空間をナビゲートして、同時にアクティブで耐久性のある候補を特定することは、非常に難しい課題です。 ここでは、事前訓練された化学知識、ドナー・アクセプター理論、共役効果、安定性結合階層を活用する大規模言語モデル(LLM)エージェントであるAraを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Covalent organic frameworks (COFs) are promising photocatalysts for solar hydrogen production, yet the most electronically favorable linkages, imines, hydrolyze rapidly in water, creating a stability--activity trade-off that limits practical deployment. Navigating the combinatorial design space of nodes, linkers, linkages, and functional groups to identify candidates that are simultaneously active and durable remains a formidable challenge. Here we introduce Ara, a large-language-model (LLM) agent that leverages pretrained chemical knowledge, donor--acceptor theory, conjugation effects, and linkage stability hierarchies, to guide the search for photocatalytic COFs satisfying joint band-gap, band-edge, and hydrolytic-stability criteria. Evaluated against random search and Bayesian optimization (BO) over a space consisting of candidates with various nodes, linkers, linkages, and r-groups, screened with a GFN1-xTB fragment pipeline, Ara achieves a 52.7\% hit rate (11.5$\times$ random, p = 0.006), finds its first hit at iteration 12 versus 25 for random search, and significantly outperforms BO (p = 0.006). Inspection of the agent's reasoning traces reveals interpretable chemical logic: early convergence on vinylene and beta-ketoenamine linkages for stability, node selection informed by electron-withdrawing character, and systematic R-group optimization to center the band gap at 2.0 eV. Exhaustive evaluation of the full search space uncovers a complementary exploitation--exploration trade-off between the agent and BO, suggesting that hybrid strategies may combine the strengths of both approaches. These results demonstrate that LLM chemical priors can substantially accelerate multi-criteria materials discovery.
• Abstract（参考訳）: 共有有機フレームワーク(COF)は、太陽水素生産のための光触媒を約束するが、最も電子的に有利な結合であるイミンは、水中で急速に加水分解し、実用的な展開を制限する安定性-活性トレードオフを生み出す。 ノード、リンカ、リンケージ、ファンクショナルグループの組合せ設計空間をナビゲートして、同時にアクティブで耐久性のある候補を特定することは、非常に難しい課題である。 ここでは, 化学知識, ドナー・アクセプター理論, 共役効果, 結合安定性ヒエラルキーを活用する大規模言語モデル (LLM) エージェントであるAraを紹介し, 結合バンドギャップ, バンドエッジ, 加水分解安定性基準を満たす光触媒COFの探索を指導する。 さまざまなノード、リンカ、リンケージ、rグループからなる候補からなる空間上のランダム探索とベイズ最適化(BO)に対して評価され、GFN1-xTBのフラグメントパイプラインでスクリーニングされ、Araは52.7\%のヒット率(11.5$\times$ random, p = 0.006)を獲得し、ランダム検索では12対25で最初のヒットとなり、BO(p = 0.006)は大幅に上回った。 エージェントの推論トレースの検査は、安定性のためのビニレンとβ-ケトエナミン結合の早期収束、電子を放出する特性によって誘導されるノードの選択、2.0eVのバンドギャップの中心となるR群最適化といった、解釈可能な化学論理を明らかにしている。 完全な探索空間の探索的評価は、エージェントとBOの間の探索的トレードオフを補完的な利用として明らかにし、ハイブリッド戦略が両方のアプローチの長所を結合する可能性があることを示唆している。 これらの結果から, LLM化学先行物質は多基準物質発見を著しく加速できることが示された。

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