論文の概要: AutoChemSchematic AI: A Closed-Loop, Physics-Aware Agentic Framework for Auto-Generating Chemical Process and Instrumentation Diagrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24584v1
• Date: Fri, 30 May 2025 13:32:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.97096
• Title: AutoChemSchematic AI: A Closed-Loop, Physics-Aware Agentic Framework for Auto-Generating Chemical Process and Instrumentation Diagrams
• Title（参考訳）: AutoChemSchematic AI: 自動生成化学プロセスとインスツルメンテーションダイアグラムのためのクローズドループな物理対応エージェントフレームワーク
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 現在のAI手法では、化学プロセスのスケーリングにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、PFDやPIDを自動生成することはできない。 産業用PFDとPIDの自動生成のための閉ループ対応物理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）: 2.5875933818780363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in generative AI have accelerated the discovery of novel chemicals and materials; however, transitioning these discoveries to industrial-scale production remains a critical bottleneck, as it requires the development of entirely new chemical manufacturing processes. Current AI methods cannot auto-generate PFDs or PIDs, despite their critical role in scaling chemical processes, while adhering to engineering constraints. We present a closed loop, physics aware framework for the automated generation of industrially viable PFDs and PIDs. The framework integrates domain specialized small scale language models (SLMs) (trained for chemical process QA tasks) with first principles simulation, leveraging three key components: (1) a hierarchical knowledge graph of process flow and instrumentation descriptions for 1,020+ chemicals, (2) a multi-stage training pipeline that fine tunes domain specialized SLMs on synthetic datasets via Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO), and Retrieval-Augmented Instruction Tuning (RAIT), and (3) DWSIM based simulator in the loop validation to ensure feasibility. To improve both runtime efficiency and model compactness, the framework incorporates advanced inference time optimizations including FlashAttention, Lookahead Decoding, PagedAttention with KV-cache quantization, and Test Time Inference Scaling and independently applies structural pruning techniques (width and depth) guided by importance heuristics to reduce model size with minimal accuracy loss. Experiments demonstrate that the framework generates simulator-validated process descriptions with high fidelity, outperforms baseline methods in correctness, and generalizes to unseen chemicals. By bridging AI-driven design with industrial-scale feasibility, this work significantly reduces R&D timelines from lab discovery to plant deployment.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、新しい化学物質や素材の発見を加速させているが、全く新しい化学製造プロセスの開発を必要とするため、これらの発見を産業規模の生産に移行することは重要なボトルネックとなっている。 現在のAIメソッドは、エンジニアリングの制約に固執しながら、化学プロセスのスケーリングにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、PFDやPIDを自動生成することはできない。 本稿では,産業用PFDとPIDの自動生成のための閉ループ型物理認識フレームワークを提案する。 1)プロセスフローの階層的な知識グラフと1,020以上の化学物質のインスツルメンテーション記述,(2) Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO), Retrieval-Augmented Instruction Tuning (RAIT), (3) DWSIMベースのシミュレータによるループバリデーションの実現。 FlashAttention、Lookahead Decoding、PagedAttention with KV-cache Quantization、Test Time Inferenceといった高度な推論時間最適化を導入し、重要なヒューリスティックによってガイドされる構造的プルーニング技術(幅と深さ)を独立に適用し、最小の精度損失でモデルサイズを削減する。 実験により、本フレームワークは、高忠実度でシミュレータ検証されたプロセス記述を生成し、精度でベースライン法を上回り、目に見えない化学物質に一般化することを示した。 AI駆動設計を産業規模の実現可能性でブリッジすることで、この作業は、研究所の発見からプラントの展開までのR&Dタイムラインを大幅に削減する。

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