본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 전문적인 화학적 추론을 모방하는 새로운 컴퓨터 지원 합성 방법을 제시합니다. LLM을 직접 화학 구조를 조작하는 데 사용하는 대신, 화학 전략을 평가하고 검색 알고리즘을 화학적으로 의미 있는 해결책으로 안내하는 능력을 활용합니다. 전략 인식 역합성 계획 및 메커니즘 규명이라는 두 가지 기본적인 과제를 통해 이러한 패러다임을 보여줍니다. 역합성 계획에서는 자연어로 원하는 합성 전략을 지정하고 (보호기 전략에서 전반적인 실현 가능성 평가에 이르기까지) 전통적인 또는 LLM이 안내하는 몬테카를로 트리 검색을 사용하여 이러한 제약 조건을 충족하는 경로를 찾습니다. 메커니즘 규명에서는 LLM이 화학 원리를 체계적인 탐색과 결합하여 타당한 반응 메커니즘 검색을 안내합니다. 이 방법은 다양한 화학적 과제에서 강력한 성능을 보이며, 최신의 더 큰 모델은 점점 더 정교한 화학적 추론을 보여줍니다. 본 연구는 LLM의 전략적 이해와 전통적인 화학 도구의 정밀성을 결합하는 컴퓨터 지원 화학에 대한 새로운 패러다임을 제시하여 보다 직관적이고 강력한 화학 자동화 시스템의 가능성을 열어줍니다.
