EPFL представила Synthegy — ИИ‑помощник для планирования синтеза по простым текстовым указаниям

Группа учёных во главе с Филиппом Шваллером из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) представила Synthegy — метод, который сочетает классические алгоритмы ретросинтеза с большими языковыми моделями для планирования химического синтеза; результаты описаны в статье, опубликованной 5 мая 2026 года. Первая авторская группа возглавлена Андресом М. Браном. В отличие от подходов, где нейросети напрямую генерируют структуры, в Synthegy LLM используются как средство рассуждения: они оценивают и ранжируют текстовые описания предложенных путей и дают объяснения к выбору.

Рабочий цикл системы начинается с целевой молекулы и простой инструкции на обычном языке — например, «образовать конкретное кольцо рано» или «избежать защитных групп». Стандартные алгоритмы ретросинтеза затем выдвигают варианты разбиения синтеза на шаги, после чего модель переводит эти варианты в текстовые описания, присваивает им оценки и аргументированно объясняет, почему тот или иной маршрут предпочтителен для заданной цели. Авторы отмечают, что традиционные инструменты часто опирались на громоздкие фильтры и фиксированные правила и не обладали стратегической интуицией опытного синтетика. В ретросинтезе ключевые тактические решения — выбор исходных блоков, момент образования колец, защита чувствительных участков — требуют учета исследовательских приоритетов; автоматический перебор больших химических пространств раньше давал много нерелевантных вариантов.

система ранжирует и фильтрует пути по соответствию текстовым указаниям и объясняет свои предпочтения. Для начальной валидации авторы привели результаты двойного слепого исследования с участием 36 химиков. Метод применяется и к анализу механизмов реакций: Synthegy разбивает реакции на элементарные перемещения электронов, рассматривает альтернативные маршруты и использует модель для поэтапной оценки каждого шага, направляя поиск к механизмам, которые химически осмысленны. Такая по‑шаговая декомпозиция помогает предсказывать новые реакции, повышать эффективность планов и сокращать число дорогостоящих проб и ошибок в лаборатории.

Авторы подчёркивают гибкость подхода: в Synthegy можно добавлять дополнительные текстовые детали — условия реакции, экспертные гипотезы или предпочтения по этапам — и повторно направлять анализ. Первая авторская группа во главе с Андресом М. Браном обращает внимание на удобство интерфейса: «система даёт химикам возможность просто разговаривать», что должно облегчить навигацию по более сложным синтетическим идеям и ускорить перевод стратегий в проверяемые маршруты.