Resumen: Las estructuras metal-orgánicas (MOF) ofrecen un vasto espacio de diseño y, como tales, las simulaciones computacionales desempeñan un papel fundamental en la predicción de sus propiedades estructurales y fisicoquímicas. Sin embargo, sigue siendo difícil acceder a las simulaciones MOF porque los análisis confiables requieren decisiones de expertos para la construcción del flujo de trabajo, la selección de parámetros, la interoperabilidad de herramientas y la preparación de estructuras computacionales listas. Aquí presentamos SimMOF, un marco de múltiples agentes basado en un modelo de lenguaje grande que automatiza los flujos de trabajo de simulación MOF de un extremo a otro a partir de consultas en lenguaje natural. SimMOF traduce las solicitudes de los usuarios en planes conscientes de las dependencias, genera entradas ejecutables, organiza múltiples agentes para ejecutar simulaciones y resume los resultados con análisis alineados con la consulta del usuario. A través de estudios de casos representativos, mostramos que SimMOF permite flujos de trabajo adaptativos y cognitivamente autónomos que reflejan el comportamiento iterativo y basado en decisiones de los investigadores humanos y, como tal, proporciona una base escalable para la investigación de MOF basada en datos.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 31 de marzo de 2026.
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