論文の概要: From What to Why: A Multi-Agent System for Evidence-based Chemical Reaction Condition Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23768v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 09:34:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.433805
• Title: From What to Why: A Multi-Agent System for Evidence-based Chemical Reaction Condition Reasoning
• Title（参考訳）: 証拠に基づく化学反応条件推論のためのマルチエージェントシステム
• Authors: Cheng Yang, Jiaxuan Lu, Haiyuan Wan, Junchi Yu, Feiwei Qin,
• Abstract要約: ChemMASは、条件予測をエビデンスベースの推論タスクとして再設定するマルチエージェントシステムである。 ChemMASはドメイン固有のベースラインよりも20～35%向上し、Top-1精度で汎用LLMを10～15%上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.34060627861624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The chemical reaction recommendation is to select proper reaction condition parameters for chemical reactions, which is pivotal to accelerating chemical science. With the rapid development of large language models (LLMs), there is growing interest in leveraging their reasoning and planning capabilities for reaction condition recommendation. Despite their success, existing methods rarely explain the rationale behind the recommended reaction conditions, limiting their utility in high-stakes scientific workflows. In this work, we propose ChemMAS, a multi-agent system that reframes condition prediction as an evidence-based reasoning task. ChemMAS decomposes the task into mechanistic grounding, multi-channel recall, constraint-aware agentic debate, and rationale aggregation. Each decision is backed by interpretable justifications grounded in chemical knowledge and retrieved precedents. Experiments show that ChemMAS achieves 20-35% gains over domain-specific baselines and outperforms general-purpose LLMs by 10-15% in Top-1 accuracy, while offering falsifiable, human-trustable rationales, which establishes a new paradigm for explainable AI in scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 化学反応の推奨事項は化学反応の適切な反応条件パラメータを選択することである。 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発に伴い、リアクション条件のレコメンデーションに彼らの推論と計画能力を活用することへの関心が高まっている。 その成功にもかかわらず、既存の手法は推奨された反応条件の背後にある理論的根拠をほとんど説明せず、高い知識の科学的なワークフローにおいてその有用性を制限している。 本研究では,エビデンスに基づく推論タスクとして条件予測を再構成するマルチエージェントシステムであるChemMASを提案する。 ChemMASは、タスクを機械的なグラウンドリング、マルチチャネルリコール、制約を意識したエージェントの議論、合理化アグリゲーションに分解する。 それぞれの決定は、化学知識に基づく解釈可能な正当化と、前例の回収によって裏付けられている。 実験によると、ChemMASはドメイン固有のベースラインよりも20～35%向上し、Top-1の精度で汎用LLMを10～15%上回っている。

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