본 논문은 기존 머신러닝 알고리즘의 한계를 극복하고 전문가 수준의 전략적 화학적 추론을 가능하게 하는 새로운 컴퓨터 지원 화학 접근법을 제시한다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기존 검색 알고리즘과 통합하여 화학 전략을 평가하고 화학적으로 의미있는 해결책으로 검색 알고리즘을 유도하는 방식이다. LLM이 직접 화학 구조를 조작하는 대신, 전략 인식 역합성 계획 및 메커니즘 규명과 같은 기본적인 화학적 과제에서 자연어로 표현된 합성 전략을 만족하는 경로를 찾고, 화학 원리와 체계적인 탐색을 결합하여 타당한 반응 메커니즘을 검색하는 데 활용된다. 다양한 화학적 과제에서 강력한 성능을 보이며, 더 큰 모델일수록 더욱 정교한 화학적 추론을 보여준다. 이는 LLM의 전략적 이해와 기존 화학 도구의 정밀성을 결합한 새로운 패러다임을 제시하며, 보다 직관적이고 강력한 화학적 추론 시스템의 가능성을 열어준다.
