論文の概要: Agentic programs: an emerging form of scientific software in computational materials science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00795v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 06:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.421576
• Title: Agentic programs: an emerging form of scientific software in computational materials science
• Title（参考訳）: エージェントプログラム:計算材料科学における科学ソフトウェアの新しい形態
• Authors: Yunsung Lim, Haekwan Jeon, Jaesun Kim, Jisu Kim, Seungwu Han,
• Abstract要約: 近年, LLM をベースとしたエージェント・ハーネスは, 新たな科学ソフトウェア, エージェント・プログラムの実現を可能にすると論じている。 この概念を、実験によって測定された歪んだ結晶構造から原子モデルを構築するためのエージェントプログラムであるDeMARSで説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0935535364720663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational materials science has traditionally delegated algorithmic tasks to computers while leaving scientific judgments to humans. We argue that recent LLM-based agent harnesses enable an emerging form of scientific software, agentic programs, that combine deterministic algorithms with bounded LLM-based judgment, task-specific verification, episodic maturation, and complete delegation in production. We illustrate this concept with DeMARS, an agentic program for constructing atomistic models from experimentally measured disordered crystal structures.
• Abstract（参考訳）: 計算材料科学は伝統的に、人間に科学的判断を残しながら、アルゴリズム的なタスクをコンピュータに委譲してきた。 近年のLCMベースのエージェント・ハーネスは,決定論的アルゴリズムと有界LLMに基づく判断,タスク固有の検証,エピソード成熟,生産における完全デリゲートを組み合わせた,科学ソフトウェア,エージェント・プログラムの新たな形態を実現することができると論じている。 この概念を、実験によって測定された歪んだ結晶構造から原子モデルを構築するためのエージェントプログラムであるDeMARSで説明する。

関連論文リスト

• Molecular LLM Agents: From Architectural Design to Scientific Autonomy [36.03378967887478]
  本研究は、2つの相補的な視点から分子LLMエージェントの概念的枠組みを開発する。 まず、分子表現と知覚、エージェントフレームワーク、ドメイン固有のツールボックス、学習と最適化を網羅した分子エージェント設計のアーキテクチャビューを紹介する。 第2に,工学系における段階的自律性から着想を得た科学的自律はしごを提案し,エージェントをL1または固定化,L2適応型計算機エージェント,L3フィードバック対応物理実験エージェント,L4科学的エージェントの4つのレベルに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-24T11:09:25Z)
• Rethinking Scientific Discovery in the Agentic Era [69.85050591628048]
  SCIONは、Textbfの組織ネクサスとして機能するエージェント科学オペレーティングシステムである。 中心となるのは textbfResearch Execution Plan (REP) であり、これは高いレベルの科学的意図をステージ化された目的、依存関係、検証チェックポイント、ツール要件、期待される成果物、フォールバック条件にコンパイルする。 SCION 下での発見を textbfTarget- Conditioned Inverse Search として定式化し,有限実験予算下でのバッチ能動探索により隠れターゲット設定に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-04T13:09:33Z)
• Can Coding Agents Reproduce Findings in Computational Materials Science? [49.254975563645786]
  本稿では,大規模言語モデルの科学的主張を再現する能力を評価するためのベンチマークであるAutoMatを紹介する。 課題を専門とする専門家と緊密に連携することで、実際の材料科学論文からの一連の主張をキュレートし、コーディングエージェントがエンドツーエンドのワークフローを回復し実行できるかどうかを検証します。 結果、現在のLSMベースのエージェントはAutoMatの全体的な成功率を低くし、最も優れた設定は54.1%に過ぎなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-01T17:42:12Z)
• El Agente Quntur: A research collaborator agent for quantum chemistry [7.99434095528425]
  El Agente Qunturは階層型多エージェントAIシステムであり、計算量子化学の研究協力者として動作するように設計されている。 QunturはORCA 6.0で利用可能な計算の全範囲をサポートする。 計算化学の研究レベルでのエージェントシステムの進展と現在のボトルネックについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T18:38:50Z)
• AInsteinBench: Benchmarking Coding Agents on Scientific Repositories [33.48206557020983]
  AInsteinBenchは、大規模言語モデル(LLM)エージェントが科学計算開発エージェントとして動作するかどうかを評価するための大規模なベンチマークである。 AInsteinBenchは、表面レベルのコード生成を超えて、計算科学研究に必要なコア能力に移行するモデルの能力を測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-24T08:11:11Z)
• An Agentic Framework for Autonomous Materials Computation [70.24472585135929]
  大規模言語モデル(LLM)は、科学的発見を加速するための強力なツールとして登場した。 近年の進歩はLLMをエージェントフレームワークに統合し、複雑な科学実験のための検索、推論、ツールの使用を可能にしている。 本稿では,第一原理計算の信頼性向上を目的としたドメイン特化エージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-22T15:03:57Z)
• TusoAI: Agentic Optimization for Scientific Methods [16.268579802762247]
  大規模言語モデル(LLM)は、文学の合成、経験的データによる推論、ドメイン固有コードの生成において強力な能力を示している。 本稿では,評価機能を備えた科学的タスク記述を行うエージェントAIシステムであるTusoAIを紹介する。 TusoAIはドメイン知識を知識ツリー表現に統合し、反復的でドメイン固有の最適化とモデル診断を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-28T17:30:44Z)
• Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis [55.30328162764292]
  Chemist-Xは、化学合成における反応条件最適化(RCO)タスクを自動化する包括的なAIエージェントである。 このエージェントは、検索強化世代(RAG)技術とAI制御のウェットラブ実験を実行する。 我々の自動ウェットラブ実験の結果は、LLMが制御するエンドツーエンドの操作を、ロボットに人間がいない状態で行うことで達成され、Chemist-Xの自動運転実験における能力が証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T01:21:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。