論文の概要: ChemNavigator: Agentic AI Discovery of Design Rules for Organic Photocatalysts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17084v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 07:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.212947
• Title: ChemNavigator: Agentic AI Discovery of Design Rules for Organic Photocatalysts
• Title（参考訳）: ChemNavigator: 有機光触媒の設計規則のエージェントAI発見
• Authors: Iman Peivaste, Ahmed Makradi, Salim Belouettar,
• Abstract要約: ChemNavigatorは、自律的に構造-プロパティ関係を導出するエージェントAIシステムである。 ケムナビゲーターは、フロンティア軌道エネルギーを管理する6つの統計的に重要な設計規則を自律的に特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The discovery of high-performance organic photocatalysts for hydrogen evolution remains limited by the vastness of chemical space and the reliance on human intuition for molecular design. Here we present ChemNavigator, an agentic AI system that autonomously derives structure-property relationships through hypothesis-driven exploration of organic photocatalyst candidates. The system integrates large language model reasoning with density functional tight binding calculations in a multi-agent architecture that mirrors the scientific method: formulating hypotheses, designing experiments, executing calculations, and validating findings through rigorous statistical analysis. Through iterative discovery cycles encompassing 200 molecules, ChemNavigator autonomously identified six statistically significant design rules governing frontier orbital energies, including the effects of ether linkages, carbonyl groups, extended conjugation, cyano groups, halogen substituents, and amine groups. Importantly, these rules correspond to established principles of organic electronic structure (resonance donation, inductive withdrawal, $π$-delocalization), demonstrating that the system can independently derive chemical knowledge without explicit programming. Notably, autonomous agentic reasoning extracted these six validated rules from a molecular library where previous ML approaches identified only carbonyl effects. Furthermore, the quantified effect sizes provide a prioritized ranking for synthetic chemists, while feature interaction analysis revealed diminishing returns when combining strategies, challenging additive assumptions in molecular design. This work demonstrates that agentic AI systems can autonomously derive interpretable, chemically grounded design principles, establishing a framework for AI-assisted materials discovery that complements rather than replaces chemical intuition.
• Abstract（参考訳）: 水素進化のための高性能な有機光触媒の発見は、化学空間の広さと分子設計への人間の直感への依存によって制限されている。 ここでは、有機光触媒候補の仮説駆動による探索により、自律的に構造-プロパティ関係を導出するエージェントAIシステムであるChemNavigatorを紹介する。 このシステムは、仮説の定式化、実験の設計、計算の実行、厳密な統計分析による結果の検証など、科学的な手法を反映したマルチエージェントアーキテクチャにおいて、密度関数的タイトな結合計算を伴う大きな言語モデル推論を統合する。 200分子を含む反復的な発見サイクルを通じて、ChemNavigatorは、エーテル結合、カルボニル基、拡張共役、シアノ基、ハロゲン置換基、アミン基の影響を含む、フロンティア軌道エネルギーを管理する統計的に重要な6つの設計規則を自律的に特定した。 重要なことに、これらの規則は有機電子構造の確立された原理(共鳴供与、帰納的離脱、$π$-非局在化)に対応し、システムが明示的なプログラミングなしに独立に化学知識を導出できることを証明している。 特に、自律的なエージェント推論は、以前のMLアプローチでカルボニル効果のみを同定した分子ライブラリーから、これらの6つの検証された規則を抽出した。 さらに, 定量化効果の大きさは, 合成化学者に優先的なランク付けを与え, 特徴相互作用解析により, 分子設計における付加的仮定に挑戦する戦略を組み合わすと, 利益が減少することが明らかとなった。 この研究は、エージェントAIシステムが、化学的に基礎付けられた解釈可能な設計原則を自律的に導き出し、化学直観を置き換えるのではなく補完するAI支援材料発見の枠組みを確立することを実証している。

関連論文リスト

• Agentic reinforcement learning empowers next-generation chemical language models for molecular design and synthesis [51.83339196548892]
  ChemCRAFTは、化学推論を知識記憶から切り離すために、エージェント強化学習を活用する新しいフレームワークである。 ChemCRAFTは最小の推論コストで優れたパフォーマンスを実現する。 この研究は、AI支援化学の費用対効果とプライバシー保護のパラダイムを確立し、局所的なデプロイ可能なエージェントによる分子発見を加速するための新たな道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T04:23:34Z)
• How well can off-the-shelf LLMs elucidate molecular structures from mass spectra using chain-of-thought reasoning? [51.286853421822705]
  大規模言語モデル (LLM) は推論集約的な科学的タスクを約束するが、化学的解釈の能力はまだ不明である。 我々は、分子構造を予測するために、LLMが質量スペクトルデータに対してどのように理由を持つかを評価する、Chain-of-Thought(CoT)プロンプトフレームワークとベンチマークを導入する。 SMILESの妥当性, 式整合性, 構造的類似性の指標による評価の結果, LLMは合成学的に有効で, 部分的に可視な構造を生成できるが, 分子予測の正確性やリンク推論を達成できないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-09T20:08:42Z)
• oMeBench: Towards Robust Benchmarking of LLMs in Organic Mechanism Elucidation and Reasoning [44.36582860924775]
  有機化学における有機機構推論のための,最初の大規模で専門家によるベンチマークであるoMeBenchを紹介する。 また,ステップレベルの論理と化学的類似性を組み合わせた動的評価フレームワークoMeSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T03:13:31Z)
• A Transformer Based Generative Chemical Language AI Model for Structural Elucidation of Organic Compounds [1.5628118690186594]
  本稿では,概念変換器を用いた生成化学言語人工知能(AI)モデルを提案する。 我々のモデルはエンコーダ・デコーダアーキテクチャと自己保持機構を用いて、最も可能性の高い化学構造を直接生成する。 現代のCPUでは、29個の原子を持つ分子をわずか数秒で構造解明し、83%の精度でトップ15を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T15:41:20Z)
• BatGPT-Chem: A Foundation Large Model For Retrosynthesis Prediction [65.93303145891628]
  BatGPT-Chemは150億のパラメータを持つ大規模な言語モデルであり、再合成予測の強化に最適化されている。 我々のモデルは幅広い化学知識を捉え、反応条件の正確な予測を可能にする。 この開発により、化学者は新しい化合物を十分に扱うことができ、医薬品製造と材料科学の革新サイクルを早める可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T05:17:40Z)
• A Gaussian Process Model for Ordinal Data with Applications to Chemoinformatics [0.0]
  化学実験の結果を予測するための条件付きガウス過程モデルを提案する。 我々のモデルの新しい側面は、核がスケーリングパラメータを含み、化学空間の要素間の相関の強さを制御することである。 本稿では,化学発見の容易化と化合物の有効性に対する重要な特徴の同定のための遺伝的アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T11:18:32Z)
• Towards Predicting Equilibrium Distributions for Molecular Systems with Deep Learning [60.02391969049972]
  本稿では,分子系の平衡分布を予測するために,分散グラフマー(DiG)と呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを導入する。 DiGはディープニューラルネットワークを用いて分子系の記述子に条件付き平衡分布に単純な分布を変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T17:12:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。