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[AI学术] 通过代理推理与验证实现自主化学机理发现

发布于:2026-09-12 22:00 最后更新:2026-09-15 01:15
#algorithm #AI #Machine Learning

我们提出 ARCHE,一个将通用推理模型、领域专用计算化学模型和结构化工具注册表相结合的自主代理系统。系统首先解析科研问题,随后生成并排序可能的机理假设,接着调度计算工作流并在闭环中依据计算证据迭代修正结论。

在三个递进难度的案例中验证了 ARCHE 的能力:① 重建先前报道的手性催化反应的立体控制过渡态并确认其机理;② 对新发现的 α‑碘硼酸酯 C‑I 裂解反应,通过迭代假设细化提出并验证了合理的自由基路径;③ 在镍催化的迁移交叉偶联反应中识别出可解释的选择性描述符。

通过将代理推理与严格的计算验证相耦合,ARCH​E 推动了自主机理发现,并为更广泛的机器辅助化学研究奠定基础。代码已开源:https://github.com/JetAstra/Arche-Harness

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.11147

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