論文の概要: PolyJarvis: LLM Agent for Autonomous Polymer MD Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02537v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 21:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.217849
• Title: PolyJarvis: LLM Agent for Autonomous Polymer MD Simulations
• Title（参考訳）: PolyJarvis: LLM Agent for autonomous Polymer MD Simulations
• Authors: Alexander Zhao, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 我々は,大規模な言語モデル(LLM)とRadonPyシミュレーションプラットフォームを結合するエージェントであるPolyJarvisを紹介する。 ポリマー名またはSMILES文字列が与えられた後、PolyJarvisはモノマーの構築、電荷割り当て、重合、力場パラメータ化、特性計算を自律的に実行する。 その結果, APS, PMMAの基準値の17～24%は0.1～4.8%, バルク変調率で, 密度予測は17～24%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.024137619510526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: All-atom molecular dynamics (MD) simulations can predict polymer properties from molecular structure, yet their execution requires specialized expertise in force field selection, system construction, equilibration, and property extraction. We present PolyJarvis, an agent that couples a large language model (LLM) with the RadonPy simulation platform through Model Context Protocol (MCP) servers, enabling end-to-end polymer property prediction from natural language input. Given a polymer name or SMILES string, PolyJarvis autonomously executes monomer construction, charge assignment, polymerization, force field parameterization, GPU-accelerated equilibration, and property calculation. Validation is conducted on polyethylene (PE), atactic polystyrene (aPS), poly(methyl methacrylate) (PMMA), and poly(ethylene glycol) (PEG). Results show density predictions within 0.1--4.8% and bulk moduli within 17--24% of reference values for aPS and PMMA. PMMA glass transition temperature (Tg) (395~K) matches experiment within +10--18~K, while the remaining three polymers overestimate Tg by +38 to +47K (vs upper experimental bounds). Of the 8 property--polymer combinations with directly comparable experimental references, 5 meet strict acceptance criteria. For cases lacking suitable amorphous-phase experimental, agreement with prior MD literature is reported separately. The remaining Tg failures are attributable primarily to the intrinsic MD cooling-rate bias rather than agent error. This work demonstrates that LLM-driven agents can autonomously execute polymer MD workflows producing results consistent with expert-run simulations.
• Abstract（参考訳）: 全原子分子動力学(MD)シミュレーションは分子構造から高分子特性を予測することができるが、その実行には力場選択、システム構築、平衡、特性抽出の専門知識が必要である。 The PolyJarvis, a agent that a large language model (LLM) with the RadonPy Simulation platform through Model Context Protocol (MCP) server, which possible to end-to-end polymer property prediction from natural language input。 ポリマー名またはSMILES文字列が与えられた後、PolyJarvisはモノマーの構成、電荷割り当て、重合、力場パラメータ化、GPU加速平衡、特性計算を自律的に実行する。 ポリエチレン(PE)、アタクティックポリスチレン(aPS)、ポリメタクリル酸メチル(PMMA)、ポリエチレングリコール(PEG)でバリデーションを行う。 その結果, aPS, PMMAの基準値の17～24%で0.1～4.8%, バルク変調の密度予測が得られた。 PMMAガラス転移温度(Tg) (395~K) は+10--18~Kで実験し、残りの3つのポリマーは+38から+47K(vs上層実験境界)で過大評価した。 適切なアモルファス相実験を欠いた症例については,先行MD文献との一致を別々に報告する。 残りのTg故障は、主にエージェントエラーよりも本質的にMD冷却速度バイアスに起因する。 この研究は、LLM駆動のエージェントが、専門家が実行したシミュレーションと一致した結果を生成するポリマーMDワークフローを自律的に実行できることを実証する。

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