論文の概要: LLM-guided Chemical Process Optimization with a Multi-Agent Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20921v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 15:31:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 16:37:10.415169
• Title: LLM-guided Chemical Process Optimization with a Multi-Agent Approach
• Title（参考訳）: マルチエージェントアプローチによるLCM誘導化学プロセス最適化
• Authors: Tong Zeng, Srivathsan Badrinarayanan, Janghoon Ock, Cheng-Kai Lai, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 本稿では,最小限のプロセス記述から動作制約を自律的に推論するマルチエージェントLLMフレームワークを提案する。 当社のAutoGenベースのフレームワークは、制約生成、パラメータ検証、シミュレーション、最適化ガイダンスのための特別なエージェントを備えたOpenAIのo3モデルを採用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.714038047141202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemical process optimization maximizes production efficiency and economic performance, but optimization algorithms, including gradient-based solvers, numerical methods, and parameter grid searches, become impractical when operating constraints are ill-defined or unavailable. We present a multi-agent LLM framework that autonomously infers operating constraints from minimal process descriptions, then collaboratively guides optimization. Our AutoGen-based framework employs OpenAI's o3 model with specialized agents for constraint generation, parameter validation, simulation, and optimization guidance. Through autonomous constraint generation and iterative multi-agent optimization, the framework eliminates the need for predefined operational bounds. Validated on hydrodealkylation across cost, yield, and yield-to-cost ratio metrics, the framework achieved competitive performance with conventional methods while reducing wall-time 31-fold relative to grid search, converging in under 20 minutes. The reasoning-guided search demonstrates sophisticated process understanding, correctly identifying utility trade-offs and applying domain-informed heuristics. Unlike conventional methods requiring predefined constraints, our approach uniquely combines autonomous constraint generation with interpretable parameter exploration. Model comparison reveals reasoning-capable architectures (o3, o1) are essential for successful optimization, while standard models fail to converge. This approach is particularly valuable for emerging processes and retrofit applications where operational constraints are poorly characterized or unavailable.
• Abstract（参考訳）: 化学プロセスの最適化は生産効率と経済性能を最大化するが、勾配に基づく解法、数値解法、パラメータグリッド探索を含む最適化アルゴリズムは、運転制約が未定義または使用不能である場合に非実用的となる。 本稿では,最小限のプロセス記述から自律的に動作制約を推測し,協調的に最適化を導くマルチエージェントLLMフレームワークを提案する。 当社のAutoGenベースのフレームワークは、制約生成、パラメータ検証、シミュレーション、最適化ガイダンスのための特別なエージェントを備えたOpenAIのo3モデルを採用しています。 自律的制約生成と反復的マルチエージェント最適化により、フレームワークは事前に定義された操作境界の必要性を排除する。 本フレームワークは, コスト, 収率, 利得-利得比の測定値間での水素化脱アルキル化を検証し, 従来の手法と競合し, グリッドサーチと比較して壁面31倍の時間を短縮し, 20分以内で収束した。 推論誘導探索は、洗練されたプロセス理解を示し、ユーティリティトレードオフを正しく識別し、ドメインインフォームドヒューリスティックを適用する。 事前定義された制約を必要とする従来の手法とは異なり、我々の手法は自律的制約生成と解釈可能なパラメータ探索を一意に組み合わせている。 モデル比較は、標準的なモデルが収束しない間に、推論可能なアーキテクチャ(o3, o1)が最適化の成功に不可欠であることを明らかにしている。 このアプローチは、運用上の制約が不十分であるか、あるいは利用できないような、新興プロセスや再適合アプリケーションにとって特に有用である。

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