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/2311.10776v6
• Date: Thu, 17 Apr 2025 22:42:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 00:02:57.312605
• Title: Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis
• Title（参考訳）: Chemist-X:化学合成における反応条件勧告のための大規模言語モデル導入剤
• Authors: Kexin Chen, Jiamin Lu, Junyou Li, Xiaoran Yang, Yuyang Du, Kunyi Wang, Qiannuan Shi, Jiahui Yu, Lanqing Li, Jiezhong Qiu, Jianzhang Pan, Yi Huang, Qun Fang, Pheng Ann Heng, Guangyong Chen,
• Abstract要約: Chemist-Xは、化学合成における反応条件最適化(RCO)タスクを自動化する包括的なAIエージェントである。 このエージェントは、検索強化世代(RAG)技術とAI制御のウェットラブ実験を実行する。 我々の自動ウェットラブ実験の結果は、LLMが制御するエンドツーエンドの操作を、ロボットに人間がいない状態で行うことで達成され、Chemist-Xの自動運転実験における能力が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.30328162764292
• 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 comprehensive AI agent that automates the reaction condition optimization (RCO) task in chemical synthesis with retrieval-augmented generation (RAG) technology and AI-controlled wet-lab experiment executions. To begin with, as an emulation on how chemical experts solve the RCO task, Chemist-X utilizes a novel RAG scheme to interrogate available molecular and literature databases to narrow the searching space for later processing. The agent then leverages a computer-aided design (CAD) tool we have developed through a large language model (LLM) supervised programming interface. With updated chemical knowledge obtained via RAG, as well as the ability in using CAD tools, our agent significantly outperforms conventional RCO AIs confined to the fixed knowledge within its training data. Finally, Chemist-X interacts with the physical world through an automated robotic system, which can validate the suggested chemical reaction condition without human interventions. The control of the robotic system was achieved with a novel algorithm we have developed for the equipment, which relies on LLMs for reliable script generation. Results of our automatic wet-lab experiments, achieved by fully LLM-supervised end-to-end operation with no human in the lope, prove Chemist-X's ability in self-driving laboratories.
• 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最適化(RCO)タスクを自動化するAIエージェントであるChemist-Xを提案する。 まず、化学の専門家がRCOの課題をどう解決するかのエミュレーションとして、Chemist-Xは、新しいRAGスキームを使用して、利用可能な分子および文学データベースを尋問し、後の処理のために検索スペースを狭める。 エージェントは、大規模言語モデル(LLM)管理プログラミングインタフェースを通じて開発したコンピュータ支援デザイン(CAD)ツールを利用する。 RAGによって得られた化学知識の更新とCADツールの使用能力により、我々のエージェントは、トレーニングデータ内の固定知識に制限された従来のRCOAIを著しく上回っている。 最後に、Chemist-Xは自動化されたロボットシステムを通じて物理的な世界と相互作用し、人間の介入なしに提案された化学反応状態を検証することができる。 ロボットシステムの制御は、信頼性の高いスクリプト生成のためのLLMに依存する、装置用に開発した新しいアルゴリズムを用いて達成された。 我々の自動ウェットラブ実験の結果は、LLMが制御するエンドツーエンドの操作を、ロボットに人間がいない状態で行うことで達成され、Chemist-Xの自動運転実験における能力が証明された。

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