AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-21

GBClaw: परमाण्विक ग्रेन बाउंड्री अनुसंधान और तंत्रात्मक खोज के लिए एक एजेंटिक AI फ्रेमवर्क

मूल शीर्षक: GBClaw: An agentic AI framework for atomistic grain boundary research and mechanistic discovery

सामान्य ग्रेन बाउंड्री पॉलीक्रिस्टलीन सामग्रियों में वास्तविक इंटरफेस का विशाल बहुमत बनाती हैं, लेकिन उनकी संरचनात्मक जटिलता और अंतरापृष्ठीय बेमेल के कारण इन पर अभी भी कम अध्ययन हुआ है। GBClaw बड़े भाषा मॉडलों को एक ऑर्केस्ट्रेटर, विशेषज्ञ एजेंट, डोमेन-विशिष्ट टूल, सिमुलेशन इंटरफेस और पदानुक्रमित मेमोरी वाले मॉड्यूलर आर्किटेक्चर में एकीकृत करता है, और व्यवस्थित सिमुलेशन को तंत्र-आधारित विश्लेषण से जोड़ने के लिए डायनेमिक रीप्लानिंग का उपयोग करता है। निकल में 14 सामान्य असममित टिल्ट ग्रेन बाउंड्री पर लागू करने पर, इसने अंतरापृष्ठीय दोष संरचनाओं और विविध विरूपण मोडों का वर्णन किया, और शोधकर्ता-निर्देशित अनुवर्ती गणनाओं ने असामान्य रूप से उच्च कर्तन प्रतिरोध को मेटास्टेबल सीमा संरचनाओं तक ट्रेस किया।

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