本記事では、イオン液体（IL）の新しい発見を促進するAIonopediaというLLMエージェントが紹介されている。イオン液体の特性予測においては、データの限界やモデルの精度不足、断片化されたワークフローが課題となっている。AIonopediaは、これらの課題を克服するために、多モードのドメイン基盤モデルを活用し、特性予測の精度を向上させている。新たに整理された包括的なILデータセットで訓練・評価され、優れた性能を発揮することが確認されている。さらに、既存の文献に基づくシステムに対しても効果的なILの修正が可能であることが立証された。実験室での検証を通じて、挑戦的なデータ外タスクに対する優れた一般化能力を示し、実世界でのIL発見を加速できることが強調されている。