論文の概要: ChemBOMAS: Accelerated BO in Chemistry with LLM-Enhanced Multi-Agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08736v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 16:24:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.503686
• Title: ChemBOMAS: Accelerated BO in Chemistry with LLM-Enhanced Multi-Agent System
• Title（参考訳）: ケムボーマ:LCM強化マルチエージェントシステムによる化学におけるBOの加速
• Authors: Dong Han, Zhehong Ai, Pengxiang Cai, Shuzhou Sun, Shanya Lu, Jianpeng Chen, Ben Gao, Lingli Ge, Weida Wang, Xiangxin Zhou, Xihui Liu, Mao Su, Wanli Ouyang, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Tao XU, Yuqiang Li, Shufei Zhang,
• Abstract要約: ChemBOMAS は LLM-Enhanced Multi-Agent System と呼ばれる新しいフレームワークで、BO を化学で加速する。 ChemBOMASは、知識駆動の粗粒度最適化とデータ駆動の細粒度最適化の2つの戦略を採用している。 ベンチマーク評価により、ChemBOMASは最適化効率と効率を大幅に向上することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.5577082290523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficiency of Bayesian optimization (BO) in chemistry is often hindered by sparse experimental data and complex reaction mechanisms. To overcome these limitations, we introduce ChemBOMAS, a new framework named LLM-Enhanced Multi-Agent System for accelerating BO in chemistry. ChemBOMAS's optimization process is enhanced by LLMs and synergistically employs two strategies: knowledge-driven coarse-grained optimization and data-driven fine-grained optimization. First, in the knowledge-driven coarse-grained optimization stage, LLMs intelligently decompose the vast search space by reasoning over existing chemical knowledge to identify promising candidate regions. Subsequently, in the data-driven fine-grained optimization stage, LLMs enhance the BO process within these candidate regions by generating pseudo-data points, thereby improving data utilization efficiency and accelerating convergence. Benchmark evaluations** further confirm that ChemBOMAS significantly enhances optimization effectiveness and efficiency compared to various BO algorithms. Importantly, the practical utility of ChemBOMAS was validated through wet-lab experiments conducted under pharmaceutical industry protocols, targeting conditional optimization for a previously unreported and challenging chemical reaction. In the wet experiment, ChemBOMAS achieved an optimal objective value of 96%. This was substantially higher than the 15% achieved by domain experts. This real-world success, together with strong performance on benchmark evaluations, highlights ChemBOMAS as a powerful tool to accelerate chemical discovery.
• Abstract（参考訳）: 化学におけるベイズ最適化(BO)の効率は、しばしばスパース実験データと複雑な反応機構によって妨げられる。 これらの制約を克服するため,化学におけるBOの促進を目的としたLLM-Enhanced Multi-Agent Systemという新しいフレームワークであるChemBOMASを紹介した。 ChemBOMASの最適化プロセスはLLMによって強化され、知識駆動の粗粒度最適化とデータ駆動の細粒度最適化という2つの戦略を相乗的に採用している。 第一に、知識駆動の粗粒度最適化の段階では、LLMは既存の化学知識を推論して巨大な探索空間を知的に分解し、有望な候補領域を特定する。 その後、データ駆動の微粒化最適化段階において、LLMは擬似データポイントを生成することにより、これらの候補領域内のBOプロセスを強化し、データ利用効率を改善し、収束を加速する。 ベンチマーク評価**は、ChemBOMASが様々なBOアルゴリズムと比較して最適化効率と効率を大幅に向上することを確認する。 重要なことに、ChemBOMASの実用性は、これまで報告されていなかった化学反応の条件最適化を目標として、製薬業界のプロトコルの下で行われた湿式実験によって検証された。 湿式実験では、ChemBOMASは96%の最適目標値を達成した。 これは、ドメインの専門家が達成した15%よりも大幅に高かった。 この現実世界の成功は、ベンチマーク評価の強力なパフォーマンスとともに、化学発見を加速するための強力なツールとしてChemBOMASを強調している。

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