要旨: 多目的レトロ合成計画は、品質・安全性・コストという目的の動的なバランスを必要とする重要な化学タスクです。言語モデルに基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、このタスクに対して有望なアプローチを提供します。すなわち、専門化したエージェント同士の相互作用を活用することで、複数の目的をレトロ合成計画へ組み込むことができます。私たちは、多目的レトロ合成計画のためのMASを構築する枠組みであるMMORFを提示します。MMORFはモジュール化されたエージェント要素を備えており、さまざまなシステムとして柔軟に組み合わせ・構成できるため、異なるシステム設計を原理に基づいて評価し比較することが可能になります。MMORFを用いて、2つの代表的なMASであるMASSILおよびRFASを構築します。新たにキュレーションされた218件の多目的レトロ合成計画タスクからなるベンチマークにおいて、MASSILはソフト制約タスクで強力な安全性およびコスト指標を達成し、しばしばパレート優越する基準となる経路を示します。一方、RFASはハード制約タスクで48.6%の成功率を達成し、最先端のベースラインを上回ります。これらの結果は、多目的レトロ合成計画のためのMASを探索するための基盤となる枠組みとしてMMORFが有効であることを示しています。コードおよびデータは https://anonymous.4open.science/r/MMORF/ で利用可能です。
MMORF:多目的レトロ合成計画システムを設計するためのマルチエージェント・フレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/4/8
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要点
- 本論文では、合成ルート生成の際に品質・安全性・コストのバランスを取る多目的レトロ合成計画システムを構築するための、モジュール型マルチエージェント・フレームワークであるMMORFを提案する。
- MMORFにより、研究者は専門化されたエージェント構成要素を柔軟に組み合わせて設定でき、異なるマルチエージェント・システム設計を体系的に評価・比較可能にする。
- 著者らは2つの例となるシステムMASILおよびRFASを具体化し、218件の多目的レトロ合成タスクからなる新たにキュレーションしたベンチマークで検証する。
- MASILは、ソフト制約タスクで特に良好な性能を示し、安全性とコストの指標が高く、しばしばパレート優越するルートを生成する。
- RFASはハード制約タスクでより強い結果を示し、48.6%の成功率に到達して最先端のベースラインを上回る。あわせて、コードとデータを本研究と同時に公開している。
