論文の概要: ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model's Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10980v5
• Date: Mon, 09 Dec 2024 03:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:15.350904
• Title: ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model's Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback
• Title（参考訳）: ChemReasoner: 量子化学フィードバックを用いた大規模言語モデルの知識空間上のヒューリスティック検索
• Authors: Henry W. Sprueill, Carl Edwards, Khushbu Agarwal, Mariefel V. Olarte, Udishnu Sanyal, Conrad Johnston, Hongbin Liu, Heng Ji, Sutanay Choudhury,
• Abstract要約: 新しい触媒の発見は、新しいより効率的な化学プロセスの設計に不可欠である。 量子化学に基づく3次元原子論表現からのフィードバックで言語推論を統一するAI誘導型計算スクリーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.06094829713273
• License:
• Abstract: The discovery of new catalysts is essential for the design of new and more efficient chemical processes in order to transition to a sustainable future. We introduce an AI-guided computational screening framework unifying linguistic reasoning with quantum-chemistry based feedback from 3D atomistic representations. Our approach formulates catalyst discovery as an uncertain environment where an agent actively searches for highly effective catalysts via the iterative combination of large language model (LLM)-derived hypotheses and atomistic graph neural network (GNN)-derived feedback. Identified catalysts in intermediate search steps undergo structural evaluation based on spatial orientation, reaction pathways, and stability. Scoring functions based on adsorption energies and reaction energy barriers steer the exploration in the LLM's knowledge space toward energetically favorable, high-efficiency catalysts. We introduce planning methods that automatically guide the exploration without human input, providing competitive performance against expert-enumerated chemical descriptor-based implementations. By integrating language-guided reasoning with computational chemistry feedback, our work pioneers AI-accelerated, trustworthy catalyst discovery.
• Abstract（参考訳）: 新しい触媒の発見は、持続可能な未来へ移行するために、新しいより効率的な化学プロセスの設計に不可欠である。 量子化学に基づく3次元原子論表現からのフィードバックで言語推論を統一するAI誘導型計算スクリーニングフレームワークを提案する。 提案手法は,大規模言語モデル(LLM)と原子間グラフニューラルネットワーク(GNN)によるフィードバックの反復的組み合わせにより,エージェントが高効率な触媒を積極的に探索する不確実な環境として触媒発見を定式化する。 中間探索段階における同定触媒は, 空間配向, 反応経路, 安定性に基づいて構造評価を行う。 吸着エネルギーと反応エネルギー障壁に基づくスコーリング機能は、LLMの知識空間におけるエネルギー的に好ましい高効率触媒への探索を後押しする。 本研究では,人間の入力を使わずに探索を自動的に案内する計画手法を導入し,専門家が列挙した化学記述子に基づく実装と競合する性能を提供する。 言語誘導推論と計算化学のフィードバックを統合することで、私たちの研究はAIを加速し、信頼できる触媒発見の先駆者になります。

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