論文の概要: Integrating Large Language Models For Monte Carlo Simulation of Chemical Reaction Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21178v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:10.651449
• Title: Integrating Large Language Models For Monte Carlo Simulation of Chemical Reaction Networks
• Title（参考訳）: 化学反応ネットワークのモンテカルロシミュレーションのための大規模言語モデルの統合
• Authors: Sadikshya Gyawali, Ashwini Mandal, Manish Dahal, Manish Awale, Sanjay Rijal, Shital Adhikari, Vaghawan Ojha,
• Abstract要約: 化学反応ネットワークは複雑な生物学的過程をモデル化し探索するための重要な方法である。 反応速度論を解析・生成するために,現代の大言語モデルの有効性と限界を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Chemical reaction network is an important method for modeling and exploring complex biological processes, bio-chemical interactions and the behavior of different dynamics in system biology. But, formulating such reaction kinetics takes considerable time. In this paper, we leverage the efficiency of modern large language models to automate the stochastic monte carlo simulation of chemical reaction networks and enable the simulation through the reaction description provided in the form of natural languages. We also integrate this process into widely used simulation tool Copasi to further give the edge and ease to the modelers and researchers. In this work, we show the efficacy and limitations of the modern large language models to parse and create reaction kinetics for modelling complex chemical reaction processes.
• Abstract（参考訳）: 化学反応ネットワークは、複雑な生物学的プロセス、生化学相互作用、およびシステム生物学における様々な力学の挙動をモデル化し、探索するための重要な方法である。 しかし、そのような反応速度論の定式化にはかなりの時間がかかる。 本稿では,最近の大規模言語モデルの効率を活用し,化学反応ネットワークの確率的モンテカルロシミュレーションを自動化し,自然言語の形で提供される反応記述によるシミュレーションを可能にする。 また、このプロセスを広く使われているシミュレーションツールであるCopasiに統合し、モデリング者や研究者にさらなるエッジと容易さを与えます。 本研究では, 複雑な化学反応過程をモデル化するための反応速度論を解析・生成するために, 現代の大規模言語モデルの有効性と限界を示す。

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