Subjects CheminformaticsChemical synthesisTechnology Abstract과학 문헌의 기하급수적인 증가는 여러 학문 분야에서 점점 더 심각한 과제를 제시합니다. 매년 수십만 건의 새로운 화학 반응이 보고되지만, 이를 실행 가능한 실험으로 전환하는 것은 여전히 어려운 문제입니다1,2.
최근 대규모 언어 모델(LLM)의 응용은 가능성을 보여주었지만3,4,5,6, de novo 화합물에 걸쳐 다양한 변환에 대해 안정적으로 작동하는 시스템은 여전히 찾기 어려웠습니다. 이에 우리는 화학자들이 수백만 건의 반응 프로토콜의 집단 지식을 활용할 수 있도록 하는 계산 프레임워크인 MOSAIC (AI 지원 화학 예측을 위한 다중 최적화 전문가)를 소개합니다.
MOSAIC은 Llama-3.1-8B-instruct 아키텍처7를 기반으로 구축되었으며, Voronoi 클러스터링 공간 내에서 2,498명의 전문 화학 전문가를 훈련합니다. 이 접근 방식은 복잡한 합성에 대한 신뢰도 지표와 함께 재현 가능하고 실행 가능한 실험 프로토콜을 제공합니다.
전체 71%의 성공률로 실험적 검증을 통해 의약품, 재료, 농약 및 화장품에 걸쳐 35개 이상의 새로운 화합물의 실현을 입증합니다. 특히, MOSAIC은 전문가 훈련에는 없는 새로운 반응 방법론의 발견을 가능하게 하여 화학 합성을 발전시키는 초석이 됩니다.
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