論文の概要: Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10776v4
• Date: Thu, 1 Feb 2024 04:19:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-02 18:49:18.571333
• Title: Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis
• Title（参考訳）: ケミカルx : 化学合成における反応条件推薦のための大型言語モデルエンパワー剤
• Authors: Kexin Chen, Junyou Li, Kunyi Wang, Yuyang Du, Jiahui Yu, Jiamin Lu, Lanqing Li, Jiezhong Qiu, Jianzhang Pan, Yi Huang, Qun Fang, Pheng Ann Heng, Guangyong Chen
• Abstract要約: Chemist-Xは、検索増強生成(RAG)技術を用いた化学合成において、反応条件レコメンデーション(RCR)タスクを自動化する。 Chemist-Xはオンラインの分子データベースを尋問し、最新の文献データベースから重要なデータを蒸留する。 Chemist-Xは化学者の作業量を大幅に減らし、より根本的で創造的な問題に集中できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.11837224347467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent AI research plots a promising future of automatic chemical reactions within the chemistry society. This study proposes Chemist-X, a transformative AI agent that automates the reaction condition recommendation (RCR) task in chemical synthesis with retrieval-augmented generation (RAG) technology. To emulate expert chemists' strategies when solving RCR tasks, Chemist-X utilizes advanced RAG schemes to interrogate online molecular databases and distill critical data from the latest literature database. Further, the agent leverages state-of-the-art computer-aided design (CAD) tools with a large language model (LLM) supervised programming interface. With the ability to utilize updated chemical knowledge and CAD tools, our agent significantly outperforms conventional synthesis AIs confined to the fixed knowledge within its training data. Chemist-X considerably reduces chemists' workload and allows them to focus on more fundamental and creative problems, thereby bringing closer computational techniques and chemical research and making a remarkable leap toward harnessing AI's full capabilities in scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 最近のAI研究は、化学社会における自動化学反応の将来をプロットしている。 本研究では, 化学合成における反応条件レコメンデーション(RCR)タスクを, 検索増強生成(RAG)技術で自動化する変換型AIエージェントであるChemist-Xを提案する。 rcrの課題を解決する際、専門家の化学者の戦略をエミュレートするために、ケミカルxは高度なragスキームを利用してオンライン分子データベースを尋問し、最新の文献データベースから臨界データを蒸留する。 さらに、このエージェントは、大規模言語モデル(llm)によるプログラミングインタフェースを備えた最先端のcad(computer-aided design)ツールを活用する。 化学知識の更新とcadツールの活用により,従来の合成aisをトレーニングデータ内の一定の知識に限定した精度で評価した。 Chemist-Xは化学者の作業量を著しく減らし、より根本的で創造的な問題に集中できるようにし、より高度な計算技術と化学研究をもたらし、科学的な発見においてAIの全能力を活用するための驚くべき飛躍を成し遂げる。

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