Исследователи представляют Ariadne, модель только на декодере, которая переосмысливает ретросинтетическое планирование как генерацию последовательностей, обусловленную промптом, позволяя представлять целевые молекулы, ограничения и маршруты в одной последовательности. Этот подход устраняет необходимость в отдельных моделях, адаптированных под конкретные спецификации планирования.

  • На бенчмарке RetroCast/PaRoutes mkt-cnv-160 добавление полей промпта для глубины маршрута и требуемых исходных материалов увеличило баллы Solv-0 на 13,7 и 31,2 соответственно.
  • Ariadne превосходит планировщик двунаправленного поиска DESP по метрикам Top-10 для требуемых листьев и Solv-0, при этом требуя всего 24 GPU-минут по сравнению с 6,8 GPU-часами.
  • Модель достигает производительности реконструкции, сопоставимой с DMS Explorer XL, примерно за половину заявленного времени инференса.
  • Хотя Ariadne демонстрирует улучшения в реконструкции маршрутов из holdout-выборки, AiZynthFinder MCTS остаётся сильнее в нескольких сравнениях Solv-0 на бенчмарках только с целевыми молекулами.

Авторы выкладывают код и скрипты обучения для поддержки дальнейшего развития, отмечая, что отсутствие чекеров маршрутов Tier-1--3 остаётся основным узким местом для экспериментальной полезности.