[論文レビュー] Agentic AI and Machine Learning for Accelerated Materials Discovery and Applications

Jihua Chen, Panagiotis Christakopoulos+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2026

Machine Learning in Materials Science被引用数 0

ひとこと要約

この論文はエージェント型AIと機械学習を用いた材料発見の加速を調査し、Lf_core concepts, efficiency needs, and examples in flow chemistry, biosensors, and batteries with a focus on large language models.

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI), especially AI agents, is increasingly being applied to chemistry, healthcare, and manufacturing to enhance productivity. In this review, we discuss the progress of AI and agentic AI in areas related to, and beyond polymer materials and discovery chemistry. More specifically, the focus is on the need for efficient discovery, core concepts, and large language models. Consequently, applications are showcased in scenarios such as (1) flow chemistry, (2) biosensors, and (3) batteries.

研究の動機と目的

• 化学、医療、製造におけるAIエージェントの役割と進展を材料発見の観点で評価する。
• 材料科学における効率的 Discover への課題と要件を明らかにする。
• エージェント型AIの核心概念とこの領域における大規模言語モデルの役割を論じる。
• Flow化学、バイオセンサー、バッテリーなどの実用的な応用を紹介する。

提案手法

• 材料科学と関連分野におけるエージェント型AIとMLの既存文献をレビューする。
• AIエージェントの効率的な発見ワークフローと意思決定プロセスを理論的に議論する。
• 材料発見タスクにおける大規模言語モデルの関連性と能力を強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 加速材料発見におけるエージェント型AIの現在の進展と限界は何か。
• RQ2 材料科学の発見ワークフローを改善するために大規模言語モデルとAIエージェントをどう活用できるか。
• RQ3 流動化学、生体センサ、電池などの実践的応用はこの領域におけるエージェント型AIの潜在性をどう示すか。

主な発見

• AIエージェントとMLは材料発見および関連分野にますます適用され、生産性を高めている。
• 効率的な発見ワークフローと核心概念が成功したエージェント型AIの実装を支える。
• 大規模言語モデルは材料発見における推論、計画、データ操作を可能にする焦点となっている。
• 流動化学、バイオセンサー、バッテリーなどのシナリオでの応用が示されている。