MMORF라는 프레임워크가 218개 벤치마크 과제에서 기존 최고 성능을 뛰어넘었거든요

AI 멀티에이전트 시스템이 화학 합성 경로 설계에 본격 투입됐어요. MMORF라는 프레임워크가 218개 벤치마크 과제에서 기존 최고 성능을 뛰어넘었거든요.

역합성 계획(retrosynthesis planning)은 목표 분자를 만들기 위해 어떤 원료와 반응을 써야 할지 거꾸로 추적하는 작업이에요. 품질, 안전성, 비용을 동시에 고려해야 해서 사람이 설계해도 굉장히 까다로운 영역이거든요.

MMORF는 전문화된 에이전트 여러 개를 조합해 이 세 목표를 균형 있게 다뤄요. 팀이 구성한 두 시스템 중 MASIL은 안전·비용 지표에서 기존 경로를 자주 압도했고, RFAS는 엄격한 제약 조건 과제에서 48.6% 성공률을 기록했어요.

단순 예측이 아니라 다목적 최적화를 실시간으로 조율한다는 점에서, AI 에이전트가 실험실 연구의 실질적 동반자로 자리잡는 속도가 빨라지고 있어요.