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본 논문은 일반 결정립계(GBs)의 구조 및 변형을 조사하기 위한 에이전트형 AI 프레임워크인 GBClaw를 제시합니다. LLM 기반의 모듈식 아키텍처를 통해 시뮬레이션과 목표 지향적 메커니즘 분석을 연결하며, 니켈 등의 비정합 경계에 적용하여 계면 결함 구조와 전단 강도 차이를 성공적으로 특성화했습니다.
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원문 바로가기에이전트형 인공지능(AI) 시스템은 재료 탐색 및 설계의 복잡한 워크플로우를 자동화하는 데 막대한 잠재력을 가지고 있지만, 이를 도메인 집약적인 메커니즘 조사로 확장하는 것은 여전히 어렵습니다. 본 논문에서는 일반 결정립계(GBs)의 구조와 변형을 조사하기 위한 에이전트형 AI 프레임워크인 GBClaw를 제시합니다. 일반 GB는 다결정 재료에서 실제 세계 인터페이스의 대다수를 차지하지만, 구조적 복잡성과 계면 불일치로 인해 실험 및 모델링 연구가 복잡하여 여전히 충분히 연구되지 못하고 있습니다. GBClaw는 오케스트레이터(orchestrator), 특수 에이전트(specialized agents), 도메인별 도구(domain-specific tools), 시뮬레이션 인터페이스, 계층적 메모리(hierarchical memory)로 구성된 모듈식 아키텍처에 대규모 언어 모델(LLMs)을 통합합니다. 동적 재계획 및 반복적인 워크플로우 개선을 통해 이 프레임워크는 체계적인 시뮬레이션과 목표 지향적인 메커니즘 분석을 효과적으로 연결합니다. 니켈의 14가지 일반 비대칭 기울기 GB에 적용한 결과, GBClaw는 이러한 비정합(incommensurate) 경계를 가로질러 계면 결함 구조를 특성화하고 다양한 변형 모드를 식별했습니다. 이차 GB 미스핏 전위(secondary GB misfit dislocations) 유무에 따른 결정립계 슬라이딩을 비교한 결과, 전단 강도에서 상당한 차이를 보여주었으며, 이는 슬라이딩 저항에서 결함 계층 구조의 중요한 역할을 강조합니다. 나아가 연구자 주도의 후속 계산은 준안정(metastable) 경계 구조에서 비정상적으로 높은 전단 저항을 추적했습니다. 본 연구는 에이전트형 AI와 도메인 전문 지식을 결합하는 것이 고처리량 컴퓨팅 스크리닝과 복잡한 재료 계면에 대한 깊은 물리적 이해를 연결함을 입증합니다.