論文の概要: El Agente Quntur: A research collaborator agent for quantum chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04850v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 18:38:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.686437
• Title: El Agente Quntur: A research collaborator agent for quantum chemistry
• Title（参考訳）: El Agente Quntur:量子化学の研究協力者。
• Authors: Juan B. Pérez-Sánchez, Yunheng Zou, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Marcel Müller, Ignacio Gustin, Andrew Wang, Han Hao, Tsz Wai Ko, Changhyeok Choi, Eric S. Isbrandt, Mohammad Ghazi Vakili, Hanyong Xu, Chris Crebolder, Varinia Bernales, Alán Aspuru-Guzik,
• Abstract要約: El Agente Qunturは階層型多エージェントAIシステムであり、計算量子化学の研究協力者として動作するように設計されている。 QunturはORCA 6.0で利用可能な計算の全範囲をサポートする。 計算化学の研究レベルでのエージェントシステムの進展と現在のボトルネックについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.99434095528425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum chemistry is a foundational enabling tool for the fields of chemistry, materials science, computational biology and others. Despite of its power, the practical application of quantum chemistry simulations remains in the hands of qualified experts due to methodological complexity, software heterogeneity, and the need for informed interpretation of results. To bridge the accessibility gap for these tools and expand their reach to chemists with broader backgrounds, we introduce El Agente Quntur, a hierarchical, multi-agent AI system designed to operate not merely as an automation tool but as a research collaborator for computational quantum chemistry. Quntur was designed following three main strategies: i) elimination of hard-coded procedural policies in favour of reasoning-driven decisions, ii) construction of general and composable actions that facilitate generalization and efficiency, and iii) implementation of guided deep research to integrate abstract quantum-chemical reasoning across subdisciplines and a detailed understanding of the software's internal logic and syntax. Although instantiated in ORCA, these design principles are applicable to research agents more generally and easily expandable to additional quantum chemistry packages and beyond. Quntur supports the full range of calculations available in ORCA 6.0 and reasons over software documentation and scientific literature to plan, execute, adapt, and analyze in silico chemistry experiments following best practices. We discuss the advances and current bottlenecks in agentic systems operating at the research level in computational chemistry, and outline a roadmap toward a fully autonomous end-to-end computational chemistry research agent.
• Abstract（参考訳）: 量子化学は、化学、材料科学、計算生物学などの分野の基本的なツールである。 その能力にもかかわらず、量子化学シミュレーションの実践的な応用は、方法論的な複雑さ、ソフトウェアの不均一性、結果の情報解釈の必要性により、資格のある専門家の手に留まっている。 これらのツールのアクセシビリティギャップを埋め、より広い背景を持つ化学者にリーチを広げるために、我々は、自動化ツールとしてだけでなく、計算量子化学の研究協力者としても動作するように設計された階層型マルチエージェントAIシステムであるEl Agente Qunturを紹介した。 Qunturは以下の3つの主要な戦略に従って設計された。 一 理性決定に賛成する硬式手続方針の廃止 二 一般化及び効率化を促進する総合的かつ構成可能な行動の構築及び 三 サブ分野にわたる抽象的な量子化学推論と、ソフトウェアの内部ロジック及び構文の詳細な理解を統合するためのガイド付きディープリサーチの実装。 ORCAでインスタンス化されているが、これらの設計原則はより一般的に、より容易に追加の量子化学パッケージに拡張できる研究エージェントに適用できる。 Qunturは、ORCA 6.0で利用可能な計算の全範囲と、ソフトウェアドキュメントと科学文献に関する理由を、ベストプラクティスに従ってシリコ化学の実験を計画、実行、適応、分析するためにサポートする。 計算化学の研究レベルで運用されているエージェントシステムの進歩と現在のボトルネックについて論じ、完全自律型エンドツーエンドの計算化学研究エージェントに向けたロードマップを概説する。

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、知識ストレージから化学推論を分離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支援化学のコスト効率とプライバシ保護のパラダイムを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T04:23:34Z)
• QCBench: Evaluating Large Language Models on Domain-Specific Quantitative Chemistry [19.804237919102903]
  QCBenchは7つの化学サブフィールドにわたる350の計算化学問題からなる定量化学指向のベンチマークである。 それぞれの問題は、ショートカットを防止し、明示的な数値推論を要求するように構成されている。 QCBenchは、計算の弱点のきめ細かい診断を可能にし、モデル固有の制限を明らかにし、将来の改善の基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-03T08:55:42Z)
• El Agente: An Autonomous Agent for Quantum Chemistry [3.6593051631801106]
  El Agente Qは、自然言語のユーザプロンプトから量子化学を生成し、実行するマルチエージェントシステムである。 El Agente Qは6つの大学レベルのコース演習と2つのケーススタディでベンチマークされ、堅牢な問題解決性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-05T09:07:22Z)
• Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis [55.30328162764292]
  Chemist-Xは、化学合成における反応条件最適化(RCO)タスクを自動化する包括的なAIエージェントである。 このエージェントは、検索強化世代(RAG)技術とAI制御のウェットラブ実験を実行する。 我々の自動ウェットラブ実験の結果は、LLMが制御するエンドツーエンドの操作を、ロボットに人間がいない状態で行うことで達成され、Chemist-Xの自動運転実験における能力が証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T01:21:33Z)

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。