Разработка нового материала — например, прочного сплава — это марафон из тысяч компьютерных симуляций. Традиционно учёный вручную задаёт параметры каждого расчёта, отслеживает сбои и интерпретирует результаты. AutoMOOSE действует как роботизированная экспериментальная кухня: вы формулируете цель — «хочу лёгкий и крепкий металл», — и пять программных агентов-«поваров» самостоятельно генерируют рецептуру, запускают симуляции синтеза и вносят поправки при отклонениях.

В испытании на моделировании роста зёрен меди AutoMOOSE достиг точности, сопоставимой с работой эксперта-человека, причём три характерные ошибки были скорректированы автономно, без вмешательства оператора. Рост зёрен — ключевой процесс, управляемый энтропией — мерой беспорядка в системе, — и именно он определяет итоговую прочность материала. Подход универсален: он применим от углеродных композитов до полупроводников, опираясь на стандартную модель микроструктуры — фундаментальное описание эволюции внутреннего строения вещества.