論文の概要: AutoChemSchematic AI: Agentic Physics-Aware Automation for Chemical Manufacturing Scale-Up

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24584v3
• Date: Mon, 18 Aug 2025 16:52:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.001517
• Title: AutoChemSchematic AI: Agentic Physics-Aware Automation for Chemical Manufacturing Scale-Up
• Title（参考訳）: AutoChemSchematic AI: 化学製造スケールアップのためのエージェント物理認識自動化
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 現在のAIシステムは、重要なエンジニアリングスキーマを確実に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クローズドループ物理対応フレームワークを提案する。 本研究では,本フレームワークが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することを示す。
• 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 advances in generative AI have accelerated the discovery of novel chemicals and materials. However, scaling these discoveries to industrial production remains a major bottleneck due to the synthesis gap -- the need to develop entirely new manufacturing processes. This challenge requires detailed engineering blueprints: PFDs for equipment layouts and material/energy flows, and PIDs for process plant operations. Current AI systems cannot yet reliably generate these critical engineering schematics, creating a fundamental obstacle to manufacturing scale-up of novel discoveries. We present a closed-loop, physics-aware framework for automated generation of industrially viable PFDs and PIDs. The framework integrates three key components: (1) domain-specialized small language models (SLMs) trained for auto-generation of PFDs and PIDs, (2) a hierarchical knowledge graph containing process flow and instrumentation descriptions for 1,020+ chemicals for Graph Retrieval-Augmented Generation (GRAG), and (3) an open-source chemical process simulator for modeling, simulation, optimization, and analysis of novel chemical processes. The SLMs are trained through a multi-stage pipeline on synthetic datasets, with process simulator-in-the-loop validation ensuring feasibility. To enhance computational efficiency, the framework implements structural pruning (width and depth) guided by importance heuristics to reduce language model size while preserving accuracy, followed by advanced inference optimizations including FlashAttention, Lookahead Decoding, PagedAttention with KV-cache quantization, and Test-Time Inference Scaling. Experimental results demonstrate that our framework generates simulator-validated process descriptions with high fidelity.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、新しい化学物質や物質の発見を加速させている。 しかし、これらの発見を工業生産に拡大することは、完全に新しい製造プロセスを開発する必要性という、合成のギャップのために大きなボトルネックとなっている。 この課題には、機器レイアウトのためのPFD、材料/エネルギーフロー、プロセスプラント運用のためのPIDなど、詳細なエンジニアリングの青写真が必要である。 現在のAIシステムは、これらの重要なエンジニアリングスキーマを確実に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クローズドループ物理対応フレームワークを提案する。 本フレームワークは,(1)PFDとPIDの自動生成のために訓練されたドメイン特化小言語モデル(SLM),(2)グラフ検索・拡張生成(GRAG)のための1,020以上の化学物質のプロセスフローとインスツルメンテーション記述を含む階層的知識グラフ,(3)新規化学プロセスのモデリング,シミュレーション,最適化,解析のためのオープンソースの化学プロセスシミュレータである。 SLMは、合成データセット上のマルチステージパイプラインを通じてトレーニングされ、プロセスシミュレーター-the-loopバリデーションが実現可能である。 計算効率を向上させるため、このフレームワークは重要ヒューリスティックスによって導かれる構造的プルーニング(幅と深さ)を実装し、精度を維持しながら言語モデルのサイズを小さくし、続いてFlashAttention、Lookahead Decoding、KV-cache量子化によるPagedAttention、Test-Time Inference Scalingなどの高度な推論最適化を行う。 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することを示した。

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