Escaping the Hydrolysis Trap: An Agentic Workflow for Inverse Design of Durable Photocatalytic Covalent Organic Frameworks
본 논문은 가수분해 안정성과 광촉매 활성 간의 상충 관계를 해결하기 위해 사전 학습된 화학 지식을 활용한 LLM 에이전트 'Ara'를 개발하여, 기존 무작위 탐색 및 베이지안 최적화보다 훨씬 효율적으로 내구성이 뛰어난 공유결합성 유기골격체 (COF) 를 발견하는 새로운 역설계 워크플로우를 제시합니다.