Agentic Design of Compositional Descriptors via Autoresearch for Materials Science Applications
본 논문은 AI 에이전트가 자율적으로 재료 특성 예측을 위한 화학적으로 해석 가능한 조성 기반 기술자를 설계하고 반복적으로 정제하는 자동 연구 프레임워크인 Automat 을 소개하며, 밴드 갭과 큐리 온도 예측에서 기존 베이스라인을 성공적으로 능가하면서도 탐색 전략과 복잡성 제어의 현재 한계를 부각시킵니다.