論文の概要: Automated Retrosynthesis Planning of Macromolecules Using Large Language Models and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08897v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 14:40:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 21:47:51.236813
• Title: Automated Retrosynthesis Planning of Macromolecules Using Large Language Models and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと知識グラフを用いたマクロ分子の自動再合成計画
• Authors: Qinyu Ma, Yuhao Zhou, Jianfeng Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と知識グラフを統合するエージェントシステムを提案する。 本システムは,関係する文献の検索,反応データの抽出,データベースクエリ,逆合成経路木の構築を完全自動化する。 この研究は、LLMを動力とするマクロ分子に特化して、完全に自動化された再合成計画薬を開発する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.191853171170516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Identifying reliable synthesis pathways in materials chemistry is a complex task, particularly in polymer science, due to the intricate and often non-unique nomenclature of macromolecules. To address this challenge, we propose an agent system that integrates large language models (LLMs) and knowledge graphs. By leveraging LLMs' powerful capabilities for extracting and recognizing chemical substance names, and storing the extracted data in a structured knowledge graph, our system fully automates the retrieval of relevant literatures, extraction of reaction data, database querying, construction of retrosynthetic pathway trees, further expansion through the retrieval of additional literature and recommendation of optimal reaction pathways. By considering the complex interdependencies among chemical reactants, a novel Multi-branched Reaction Pathway Search Algorithm (MBRPS) is proposed to help identify all valid multi-branched reaction pathways, which arise when a single product decomposes into multiple reaction intermediates. In contrast, previous studies were limited to cases where a product decomposes into at most one reaction intermediate. This work represents the first attempt to develop a fully automated retrosynthesis planning agent tailored specially for macromolecules powered by LLMs. Applied to polyimide synthesis, our new approach constructs a retrosynthetic pathway tree with hundreds of pathways and recommends optimized routes, including both known and novel pathways. This demonstrates utilizing LLMs for literature consultation to accomplish specific tasks is possible and crucial for future materials research, given the vast amount of materials-related literature.
• Abstract（参考訳）: 物質化学における信頼性の高い合成経路の同定は、特に高分子科学における複雑な課題である。 この課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)と知識グラフを統合するエージェントシステムを提案する。 化学物質名を抽出し認識し,抽出したデータを構造化知識グラフに格納するLLMの強力な能力を活用することにより,本システムは,関連する文献の検索,反応データの抽出,データベースクエリ,再合成経路木の構築,追加文献の検索によるさらなる拡張,最適反応経路の推薦を完全自動化する。 化学反応物間の複雑な相互依存性を考慮し, 1つの生成物が複数の反応中間体に分解した場合に生じる, 有効な全ての反応経路の同定を支援するために, MBRPS (Multi-branched Reaction Pathway Search Algorithm) を提案する。 対照的に、以前の研究は、生成物が少なくとも1つの反応中間体に分解される場合に限られていた。 この研究は、LLMを動力とするマクロ分子に特化して、完全に自動化された再合成計画薬を開発する最初の試みである。 ポリイミド合成に応用した新しい手法は、数百の経路を持つ逆合成経路木を構築し、既知の経路と新規経路の両方を含む最適化された経路を推奨する。 このことは、大量の資料関連文献を考えると、特定の課題を達成するためにLLMを利用することは可能であり、将来の材料研究にとって極めて重要であることを証明している。

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