Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation

論文の概要: Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08537v1
Date: Tue, 11 Mar 2025 15:27:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.852156
Title: Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation
Title（参考訳）: LLMの化学的推論は、ステアブルな合成計画と反応機構を解明する
Authors: Andres M Bran, Theo A Neukomm, Daniel P Armstrong, Zlatko Jončev, Philippe Schwaller,
Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、従来の検索アルゴリズムと統合された場合、強力な化学推論エンジンとして機能する。我々はこのパラダイムを,戦略を意識した再合成計画とメカニズム解明という,2つの基本的な課題を通じて実証する。提案手法は,LSMの戦略的理解と従来の化学ツールの精度を融合した,コンピュータ支援化学の新しいパラダイムを確立する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3065062372337749
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: While machine learning algorithms have been shown to excel at specific chemical tasks, they have struggled to capture the strategic thinking that characterizes expert chemical reasoning, limiting their widespread adoption. Here we demonstrate that large language models (LLMs) can serve as powerful chemical reasoning engines when integrated with traditional search algorithms, enabling a new approach to computer-aided chemistry that mirrors human expert thinking. Rather than using LLMs to directly manipulate chemical structures, we leverage their ability to evaluate chemical strategies and guide search algorithms toward chemically meaningful solutions. We demonstrate this paradigm through two fundamental challenges: strategy-aware retrosynthetic planning and mechanism elucidation. In retrosynthetic planning, our method allows chemists to specify desired synthetic strategies in natural language to find routes that satisfy these constraints in vast searches. In mechanism elucidation, LLMs guide the search for plausible reaction mechanisms by combining chemical principles with systematic exploration. Our approach shows strong performance across diverse chemical tasks, with larger models demonstrating increasingly sophisticated chemical reasoning. Our approach establishes a new paradigm for computer-aided chemistry that combines the strategic understanding of LLMs with the precision of traditional chemical tools, opening possibilities for more intuitive and powerful chemical reasoning systems.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは特定の化学的タスクに優れていることが示されているが、専門家の化学的推論を特徴付ける戦略的思考を捉え、その普及を制限している。ここでは,大規模言語モデル(LLM)が従来の検索アルゴリズムと統合された場合,強力な化学推論エンジンとして機能することを示す。 LLMを用いて化学構造を直接操作するのではなく、化学戦略の評価と探索アルゴリズムを化学的に意味のある解へと導く能力を活用している。我々はこのパラダイムを,戦略を意識した再合成計画とメカニズム解明という,2つの基本的な課題を通じて実証する。逆合成計画法では,化学者が自然言語で所望の合成戦略を指定して,これらの制約を満たす経路を探索することができる。機構解明において、LCMは化学原理と体系的な探索を組み合わせることで、可塑性反応機構の探索を導く。我々の手法は様々な化学タスクにおいて強い性能を示し、より大きなモデルはより洗練された化学推論を示す。我々のアプローチは、LCMの戦略的理解と従来の化学ツールの精度を組み合わせ、より直感的で強力な化学推論システムの可能性を開く、コンピュータ支援化学の新しいパラダイムを確立する。

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