論文の概要: Project Ariadne: Prompt-Conditioned Route Generation for Synthesis Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24184v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 06:12:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.800723
• Title: Project Ariadne: Prompt-Conditioned Route Generation for Synthesis Planning
• Title（参考訳）: プロジェクト・アリアドネ: プロンプト型経路生成による合成計画
• Authors: Anton Morgunov, Victor S. Batista,
• Abstract要約: 再合成計画では、ターゲット分子と市販の開始物質を多段階経路で接続する。 直接経路生成はシーケンス生成として再合成を行うが、既存の直接生成手法は異なる計画仕様のための別々のモデルを訓練している。 本稿では,1つのプロンプト-コンプリートシーケンスにおいて,ターゲット,オプション制約,ルートを表すデコーダのみのルートジェネレータであるAriadneを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Retrosynthetic planning seeks to connect a target molecule to commercially available starting materials through a multistep route. Classical planners construct such routes by iteratively applying single-step reaction models within a search procedure; constrained variants often require specialized algorithms or architectural changes. Direct route generation reframes retrosynthesis as sequence generation, but existing direct-generation methods still train separate models for different planning specifications. We introduce Ariadne, a decoder-only route generator that represents the target, optional constraints, and route in one prompt-completion sequence. On the RetroCast/PaRoutes mkt-cnv-160 benchmark family, one 24-layer checkpoint follows route-depth and required-starting-material prompts: adding the corresponding prompt fields raises Solv-0 by 13.7 points for depth constraints and 31.2 points for required-leaf constraints. Ariadne also improves over DESP, a bidirectional search planner, on required-leaf Top-10 and Solv-0 in 24 GPU-minutes versus 6.8 GPU-hours. On standard reconstruction, Ariadne is comparable to DMS Explorer XL at about half the reported inference time. Across additional target-only benchmarks, Ariadne's clearest gains are on route-holdout reconstruction, whereas AiZynthFinder MCTS remains stronger on several Solv-0 comparisons. These results extend sequence generation from specialist retrosynthesis models to prompt-conditioned structural route generation. We release the codebase and training scripts to support further work, but do not introduce Tier-1--3 route checkers; those remain the main bottleneck before models of this kind can become useful to experimental chemists.
• Abstract（参考訳）: 再合成計画では、ターゲット分子と市販の開始物質を多段階経路で接続する。 古典的なプランナーは、探索手順内で一段階の反応モデルを反復的に適用することで、そのようなルートを構築する。 直接経路生成はシーケンス生成として再合成を行うが、既存の直接生成手法は異なる計画仕様のための別々のモデルを訓練している。 本稿では,1つのプロンプト-コンプリートシーケンスにおいて,ターゲット,オプション制約,ルートを表すデコーダのみのルートジェネレータであるAriadneを紹介する。 RetroCast/PaRoutes mkt-cnv-160ベンチマークファミリでは、1つの24層チェックポイントがルート深さと要求開始プロンプトに従っている。 さらにAriadneは、必要となるTop-10とSolv-0で6.8GPU時間に対して、双方向検索プランナーのDESPを改良した。 標準的な再構成では、Ariadne は DMS Explorer XL に匹敵する。 AiZynthFinder MCTSはいくつかのSolv-0の比較では依然として強い。 これらの結果は、特殊レトロシンセシスモデルから素早い条件付き構造経路生成まで、シーケンス生成を延長する。 さらなる作業をサポートするためにコードベースとトレーニングスクリプトをリリースしていますが、Tier-1--3ルートチェッカーを導入していません。

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