Chemist-X：基于大语言模型的化学合成反应条件推荐智能体
信息检索
2025-04-21 v6 人工智能
摘要
近期的人工智能研究为化学界描绘了自动化学反应的美好前景。本研究提出 Chemist-X，一个全面的 AI 智能体，利用检索增强生成（RAG）技术与 AI 控制的湿实验室实验执行，自动化化学合成中的反应条件优化（RCO）任务。首先，作为对化学专家如何解决 RCO 任务的模拟，Chemist-X 采用一种新颖的 RAG 方案查询可用的分子与文献数据库，以缩小后续处理的搜索空间。该智能体随后利用我们通过大语言模型（LLM）监督的编程接口开发的计算机辅助设计（CAD）工具。借助通过 RAG 获取的更新化学知识，以及使用 CAD 工具的能力，我们的智能体显著优于局限于训练数据中固定知识的传统 RCO AI。最后，Chemist-X 通过自动化机器人系统与物理世界交互，可在无人工干预下验证所建议的化学反应条件。该机器人系统的控制通过我们为该设备开发的新型算法实现，该算法依赖 LLMs 进行可靠脚本生成。我们由完全 LLM 监督的端到端操作（回路中无人类）实现的自动湿实验室实验结果，证明了 Chemist-X 在自动驾驶实验室中的能力。
引用
@article{arxiv.2311.10776,
title = {Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis},
author = {Kexin Chen and Jiamin Lu and Junyou Li and Xiaoran Yang and Yuyang Du and Kunyi Wang and Qiannuan Shi and Jiahui Yu and Lanqing Li and Jiezhong Qiu and Jianzhang Pan and Yi Huang and Qun Fang and Pheng Ann Heng and Guangyong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10776},
year = {2025}
}