Resumen: Las simulaciones atomísticas predictivas han impulsado el descubrimiento de materiales, pero la configuración y depuración de rutinas todavía exigen especialistas en informática. Esta brecha de conocimientos limita la Ingeniería Computacional Integrada de Materiales (ICME), donde existen códigos de última generación pero siguen siendo engorrosos para los no expertos. Abordamos este cuello de botella con GENIUS, un flujo de trabajo basado en IA que fusiona un gráfico de conocimiento Quantum ESPRESSO inteligente con una jerarquía escalonada de grandes modelos de lenguaje supervisados por una máquina de recuperación de errores de estado finito. Aquí mostramos que GENIUS traduce indicaciones generadas por humanos de forma libre en archivos de entrada validados que se ejecutan hasta su finalización en $aproximadamente$80% de 295 puntos de referencia diversos, donde el 76% se repara de forma autónoma, con un éxito que decae exponencialmente a una base de referencia del 7%. En comparación con las líneas de base de LLM únicamente, GENIUS reduce a la mitad los costos de inferencia y prácticamente elimina las alucinaciones. El marco democratiza las simulaciones DFT de estructuras electrónicas al automatizar inteligentemente la generación, validación y reparación de protocolos, abriendo la detección a gran escala y acelerando los bucles de diseño ICME en el mundo académico y la industria en todo el mundo.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 8 de diciembre de 2025.
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