論文の概要: Agentic Fusion of Large Atomic and Language Models to Accelerate Materials Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23758v1
- Date: Sun, 26 Apr 2026 15:14:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.533889
- Title: Agentic Fusion of Large Atomic and Language Models to Accelerate Materials Discovery
- Title（参考訳）: 大規模原子・言語モデルのエージェント融合による材料発見の加速
- Authors: Mingze Li, Yu Rong, Songyou Li, Lihong Wang, Jiacheng Cen, Liming Wu, Anyi Li, Zongzhao Li, Qiuliang Liu, Rui Jiao, Tian Bian, Pengju Wang, Hao Sun, Jianfeng Zhang, Ji-Rong Wen, Deli Zhao, Shifeng Jin, Tingyang Xu, Wenbing Huang,
- Abstract要約: ElementsClawは、大規模原子モデル(LAM)と大規模言語モデル(LLM)を相乗化する材料発見のためのエージェントフレームワークである。
ElementsClawは、わずか28GPU時間で240万以上の安定な結晶をスクリーンに表示し、68,000の高信頼の超伝導候補を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.54953285509167
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The discovery of novel materials is critical for global energy and quantum technology transitions. While deep learning has fundamentally reshaped this landscape, existing predictive or generative models typically operate in isolation, lacking the autonomous orchestration required to execute the full discovery process. Here we present ElementsClaw, an agentic framework for materials discovery that synergizes Large Atomic Models (LAMs) with Large Language Models (LLMs). In response to varied human requirements, ElementsClaw dynamically orchestrates a suite of LAM tools finetuned from our proposed model Elements for atomic-scale numerical computation, while leveraging LLMs for high-level semantic reasoning. This shift moves AI-driven materials science from isolated processes toward integrated and human interactive discovery. In the demanding domain of superconductors, our agentic system guides the experimental synthesis of four new superconductors, including Zr3ScRe8 with a transition temperature of 6.8 K and HfZrRe4 at 6.7 K. At scale, ElementsClaw screens more than 2.4 million stable crystals within only 28 GPU hours, identifying 68,000 high-confidence superconducting candidates and vastly expanding the known superconducting space. These results demonstrate how our agent accelerates materials discovery with high physical fidelity.
- Abstract（参考訳）: 新たな物質の発見は、地球エネルギーと量子技術の遷移にとって重要である。
ディープラーニングはこの風景を根本的に変えてきたが、既存の予測モデルや生成モデルは独立して動作し、完全な発見プロセスを実行するために必要な自律的なオーケストレーションが欠如している。
本稿では、大規模原子モデル(LAM)と大規模言語モデル(LLM)を相乗化する材料発見のためのエージェントフレームワークであるElementsClawを紹介する。
多様な人的要求に対応するため、ElementsClawは、提案したモデルから微調整されたLAMツール群を動的に編成し、原子スケールの数値計算を行うとともに、LLMを高レベルの意味論的推論に活用する。
このシフトは、AI駆動の材料科学を、独立したプロセスから、統合的で人間の対話的な発見へと移行する。
超伝導体の要求領域において, エージェントシステムは6.8Kの遷移温度を持つZr3ScRe8と6.7KのHfZrRe4を含む4つの新しい超伝導体を実験的に合成する。
これらの結果は, エージェントが物質発見を高い物理的忠実度で加速することを示す。
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