자동 연구 프레임워크 Automat이 재료 과학 분야에서 새로운 기술자를 설계하는 데 사용됐습니다. OpenAI Codex 기반의 코딩 에이전트는 화학식에서 파생된 정보만을 활용하여 화학적으로 의미 있는 기술자 전략을 제안하고 테스트합니다.
자동 연구를 통해 무기 재료의 밴드갭 예측 및 강자성체의 커리 온도 예측에서 기존 기술보다 성능을 향상시켰습니다. 설계된 기술자들은 화학적으로 해석 가능하며, 수동 기능 엔지니어링 없이도 경쟁력 있는 기술자를 생성할 수 있음을 보여줍니다.
현재 기술적 한계점으로는 기술자 중복, 탐욕적인 기능 확장 민감성, 복잡성 제어 필요성 등이 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위한 추가 연구가 필요합니다.