論文の概要: A Review of Large Language Models and Autonomous Agents in Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01603v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 23:56:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:44.418457
• Title: A Review of Large Language Models and Autonomous Agents in Chemistry
• Title（参考訳）: 化学における大規模言語モデルと自律エージェントの展望
• Authors: Mayk Caldas Ramos, Christopher J. Collison, Andrew D. White,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は化学において強力なツールとして登場した。 このレビューでは、化学におけるLCMの機能と、自動化による科学的発見を加速する可能性を強調している。 エージェントは新たなトピックであるので、化学以外のエージェントのレビューの範囲を広げます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7184549921674758
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have emerged as powerful tools in chemistry, significantly impacting molecule design, property prediction, and synthesis optimization. This review highlights LLM capabilities in these domains and their potential to accelerate scientific discovery through automation. We also review LLM-based autonomous agents: LLMs with a broader set of tools to interact with their surrounding environment. These agents perform diverse tasks such as paper scraping, interfacing with automated laboratories, and synthesis planning. As agents are an emerging topic, we extend the scope of our review of agents beyond chemistry and discuss across any scientific domains. This review covers the recent history, current capabilities, and design of LLMs and autonomous agents, addressing specific challenges, opportunities, and future directions in chemistry. Key challenges include data quality and integration, model interpretability, and the need for standard benchmarks, while future directions point towards more sophisticated multi-modal agents and enhanced collaboration between agents and experimental methods. Due to the quick pace of this field, a repository has been built to keep track of the latest studies: https://github.com/ur-whitelab/LLMs-in-science.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は化学において強力なツールとして登場し、分子設計、特性予測、合成最適化に大きな影響を与えた。 このレビューでは、これらの領域におけるLLMの機能と、自動化による科学的発見を加速する可能性を強調している。 また、LLMをベースとした自律エージェントについてもレビューする: LLMは周囲の環境と対話するための、より広範なツールセットを持つ。 これらのエージェントは、紙のスクラップ、自動実験室との対面、合成計画などの様々なタスクを実行する。 エージェントは新たな話題であるので、化学以外のエージェントのレビューの範囲を広げ、あらゆる科学分野について議論する。 このレビューでは、LLMと自律エージェントの最近の歴史、現在の能力、設計について取り上げ、化学における特定の課題、機会、今後の方向性について論じる。 主な課題は、データ品質と統合、モデル解釈可能性、標準ベンチマークの必要性である。 この分野での速いペースのため、最新の研究を追跡するためにリポジトリが構築されている。

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