في عالم البحث العلمي، تُعَدُّ تقنيات الامتصاص بالأشعة السينية القريبة من الحافة (XANES) أدوات هامة لفهم البيئات التناسقية المحلية وحالات الأكسدة والهيكل الإلكتروني في الأنظمة الكيميائية المعقدة. ولكن، قد تواجه الباحثين تحديات كبيرة في استخدام XANES بشكل موسع، إذ تتعقد سير العمل عادة أكثر من تعقيد طريقة المحاكاة نفسها.

لذلك، ظهر إطار ChemGraph-XANES كحل جذري لهذه التحديات. يقدّم هذا الإطار طريقة آلية شاملة لإجراء محاكاة وتحليل XANES، حيث يُوحد بين تحديد المهام بلغة طبيعية (natural-language task specification)، واستخراج البنى، وتوليد مدخلات FDMNES، وتنفيذ المهام بشكل متزامن، وأيضًا تطبيع الطيف وصيانة البيانات بطريقة واعية للسياق.

هذا الإطار مبني على مجموعة من الأدوات مثل ASE، وFDMNES، وParsl، بالإضافة إلى واجهة أدوات تعتمد على LangGraph/LangChain. حيث يقوم بتحويل عمليات سير العمل لمُحاكاة XANES إلى أدوات مكتوبة بلغة بايثون (Python)، والتي يمكن أن تُنسق بواسطة نماذج لغوية كبيرة (LLM).

في حالة الاستخدام المتعدد الوكلاء، يعتمد وكيل خبير مدعوم بالاسترجاع على دليل FDMNES لاختيار المعلمات، بينما يقوم وكلاء التنفيذ بترجمة طلبات المستخدمين إلى استدعاءات منظمة للأدوات.

لقد أظهرنا قدرة هذا المحور على استرجاع المعلمات المعتمدة على الوثائق، وأثبتنا أن نفس سير العمل يدعم كل من المدخلات من ملفات البنية الصريحة وطلبات اللغة الطبيعية الخاصة بالكيمياء. بما أن الحسابات المستقلة لـ XANES يمكن تنفيذها بالتوازي بشكل طبيعي، يُعتبر هذا الإطار مثاليًا للنشر عالي الإنتاجية على أنظمة الحوسبة عالية الأداء (HPC)، مما يمكّن من إنشاء قواعد بيانات XANES قابلة للتوسع للتحليل القائم على البيانات وتطبيقات التعلم الآلي.

باختصار، يقدم ChemGraph-XANES طبقة عمل قابلة للتكرار والتوسيع لمحاكاة XANES القائمة على الفيزياء، وصيانة الطيف، والطيف الحسابي المتوافق مع الوكلاء.