Nov, 2023
化学合成反应条件推荐的自动化 AI 代理
Towards an Automatic AI Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis
Kexin Chen, Junyou Li, Kunyi Wang, Yuyang Du, Jiahui Yu...
TL;DR药物行业的人工智能（AI）反应条件优化成为一个重要的话题，该数据驱动的 AI 模型可以帮助药物研发并加速反应设计。本文提出了一个大型语言模型（LLM）强化的 AI 代理，以填补现有 AI 模型不具备化学洞察力和获取实时知识的缺陷。通过引入先进的智能增强方法，如上下文学习和多 LLM 辩论，AI 代理可以借鉴人类的洞察力并通过搜索最新的化学文献来更新知识。此外，我们引入了一种基于粗略标签对比学习（CCL）的化学指纹，大大提高了代理在优化反应条件方面的性能。经过以上努力，所提出的 AI 代理能够自主地生成最佳的反应条件推荐而不需要任何人类交互。此外，该代理在化学反应方面表现出高度专业性，同时在干实验室和湿实验室实验中显示出接近人类的性能和强大的泛化能力。作为化学 AI 代理的首次尝试，本研究在 “化学 AI” 领域取得了进一步的进展，并为计算辅助合成计划开启了新的可能性。