研究人员开发了LEMO Agent，一个利用大型语言模型加速金属有机框架（MOFs）逆向设计用于气体分离的框架。该代理在一个闭环中运行，生成候选MOFs，验证其化学有效性，使用Transformer模型预测其分离性能，并记住成功和失败的设计。与现有方法相比，LEMO Agent在CH$_4$/N$_2$和CO$_2$/N$_2$分离任务中表现出更高的性能和多样性，并且选定的候选材料已经过合成和表征。 AI
影响 这项研究展示了大型语言模型代理在加速材料科学领域科学发现方面的潜力，有望加快各种应用新材料的开发速度。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种使用大型语言模型进行材料科学发现的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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