面向端到端计算材料发现的LLM智能体

摘要

MAESTRO是一个大语言模型（LLM）智能体系统，可执行金属有机框架（MOFs）的完整筛选流程。它处理大量MOF文献，将相关论文与其晶体结构关联，整理成可直接用于计算的数据库，再以逐步增加计算成本的策略进行筛选。在湿烟气条件下分离任务中识别出的有前景候选材料均来自互不相关的研究。通过衔接计算材料发现中异质的各个阶段，MAESTRO的LLM智能体可跨应用领域运行，发现常规筛选方法不太可能考虑的高性能材料。