University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Generative Discovery of Magnetic Insulators under Competing Physical Constraints

在竞争物理约束下发现磁绝缘体的生成发现

Qiulin Zeng, Tahiya Chowdhury, Md Shafayat Hossain

机构 * Department of Math, University of Southern California（数学系，南加州大学） ； Department of Computer Science, Colby College（计算机科学系，科尔比学院） ； California NanoSystems Institute, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所） 纠错

AI总结 本文提出MagMatLLM框架，通过生成和进化选择结合第一性原理验证，发现十二种新磁绝缘体，展示了在稀疏化学空间中多目标材料发现的通用方法。

Expanding the extreme-k dielectric materials space through physics-validated generative reasoning

通过物理验证的生成推理扩展极性-κ材料空间

Hossain Hridoy, Tahiya Chowdhury, Md Shafayat Hossain

机构 * Department of Chemical Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程科技大学化学工程系） ； Department of Computer Science, Colby College（科利学院计算机科学系） ； Department of Materials Science and Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校材料科学与工程系） ； California NanoSystems Institute, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所） ； Center for Quantum Science and Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校量子科学与工程中心） 纠错

AI总结 本文提出DielecMIND框架，结合大语言模型假设生成与物理原理计算，发现5种新型高κ介电材料，将稀有材料类别扩展35%。