AI-Framework Synthegy verbessert die Planung chemischer Synthesen
- Synthegy, entwickelt an der EPFL, nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Syntheserouten anhand von Zielen zu bewerten, die von Chemikern festgelegt wurden. In 71,2% der Fälle stimmen die Ergebnisse mit den Urteilen von Experten überein.
- Das Framework wurde durch eine Doppelblindstudie validiert, an der 36 unabhängige Chemiker über 368 Bewertungen teilnahmen.
- Erfahrene Forscher zeigten eine höhere Übereinstimmung mit den Auswahlentscheidungen von Synthegy im Vergleich zu Doktoranden, was darauf hindeutet, dass das System mit den strategischen Intuitionen erfahrener Chemiker übereinstimmt.
- Die Bewertung von 60 Kandidatenrouten mit Synthegy dauert etwa 12 Minuten und kostet etwa 2–3 USD an API-Gebühren.
- Der Code und die Benchmarks für Synthegy sind öffentlich auf GitHub verfügbar.
Synthegy bietet ein modulares AI-Framework, das die Planung chemischer Synthesen verbessert, indem es LLMs verwendet, um Syntheserouten zu bewerten, anstatt Moleküle direkt zu generieren. Dieser Ansatz ermöglicht breite Anwendungen in der Arzneimittelentdeckung und Materialgestaltung, da er eng mit den Entscheidungen von Expertenchemikern übereinstimmt.
Die Fähigkeit des Systems, in über siebzig Prozent der Fälle mit den Urteilen von Experten übereinzustimmen, zeigt sein Potenzial, komplexe chemische Prozesse zu vereinfachen und Laborfehler zu reduzieren.
