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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08736v2
• Date: Mon, 10 Nov 2025 15:52:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 19:11:14.300232
• 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, Shanya Lu, Jianpeng Chen, Zihao Ye, Shuzhou Sun, 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: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるベイズ最適化を高速化するマルチエージェントシステムであるChemBOMASを紹介する。 データ駆動型戦略は、わずか1%のラベル付きサンプルに微調整された8BスケールのLCMレジストレータを含む。 知識駆動型戦略では、検索空間の分割においてLLMを導くために、ハイブリッドなRetrieval-Augmented Generationアプローチを採用している。 ChemBOMASはベースライン方式に比べて最適化効率を最大5倍に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.63341091857959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is a powerful tool for scientific discovery in chemistry, yet its efficiency is often hampered by the sparse experimental data and vast search space. Here, we introduce ChemBOMAS: a large language model (LLM)-enhanced multi-agent system that accelerates BO through synergistic data- and knowledge-driven strategies. Firstly, the data-driven strategy involves an 8B-scale LLM regressor fine-tuned on a mere 1% labeled samples for pseudo-data generation, robustly initializing the optimization process. Secondly, the knowledge-driven strategy employs a hybrid Retrieval-Augmented Generation approach to guide LLM in dividing the search space while mitigating LLM hallucinations. An Upper Confidence Bound algorithm then identifies high-potential subspaces within this established partition. Across the LLM-refined subspaces and supported by LLM-generated data, BO achieves the improvement of effectiveness and efficiency. Comprehensive evaluations across multiple scientific benchmarks demonstrate that ChemBOMAS set a new state-of-the-art, accelerating optimization efficiency by up to 5-fold compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)は化学における科学的発見の強力なツールであるが、その効率は希薄な実験データと広大な探索空間によって妨げられることが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたマルチエージェントシステムであるChemBOMASについて紹介する。 第一に、データ駆動戦略は、擬似データ生成のための1%のラベル付きサンプルに微調整された8BスケールのLCMレジストレータを伴い、最適化プロセスを堅牢に初期化する。 第2に、知識駆動型戦略では、LLMの幻覚を緩和しつつ、検索空間を分割する際のLLMの誘導に、ハイブリッドなRetrieval-Augmented Generationアプローチを採用している。 アッパー信頼境界アルゴリズムは、この確立されたパーティション内の高ポテンシャル部分空間を同定する。 LLM-refined subspaces と LLM の生成したデータによって支えられ、BO は有効性と効率を向上させる。 複数の科学的ベンチマークによる総合的な評価は、ChemBOMASがベースライン法と比較して最大5倍の最適化効率を向上する新しい最先端技術を構築したことを示している。

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