Foundation Model for Chemical Manufacturing

기질 쌍을 넣으면 플라스크를 만지기 전에 조건 조합을 예상 수율 순으로 정렬한다. 순위의 근거는 자체적으로 쌓은 수만 건의 실험이고, 중심은 전이금속 촉매 반응이다. 2025년 CRO인 Symeres와의 협업에서 권장 조건은 교차 커플링의 in situ 수율을 약 30%에서 90% 이상으로 끌어올렸다.

라운드마다 모델이 가장 많이 배울 수 있는 실험을 고른다. 베이즈 최적화는 탐색에 약간의 노력을 쓰고 나머지는 유망한 쪽에 몰아준다. 그래서 두세 배치 만에 쓸 만한 숫자에 도달하는 일이 많다. Symeres는 90%를 넘는 조건 네 가지를 찾았다고 밝혔고, 평소의 단일 변수 방식이나 실험계획법보다 빨랐다.

Yoneda 앱, 즉 반응 최적화 소프트웨어는 완전한 과거 데이터 없이도 시작한다. 화학자가 이미 만들어내는 결과를 흡수하므로 프로젝트가 진행될수록 모델은 해당 조직의 화학에 가까워진다. 주당 스무 개 반응을 돌리는 그룹이라면 결국 자기 전용 모델을 갖게 된다.

제약사는 자기가 통제하지 못하는 클라우드에 구조식을 올리지 않는다. 앱은 화학자 PC에서 완전히 오프라인으로 돌아가고 자체 알고리즘도 그 기기에 남는다. 정보보안 심사를 통과하는 결정적 이유가 대개 이 지점이다.

Yoneda는 자체 실험실을 운영한다. 불활성 분위기의 글로브박스 화학, 고체와 액체 자동 분주, 그리고 LC-MS와 NMR, 분취용 HPLC를 사내에서 처리한다. 자동화를 직접 세우고 싶지 않은 팀은 배치를 맡기고 정제된 화합물이나 조건표를 받는다. 이 실험실은 모델의 데이터 공급원 역할도 한다.

역합성 도구는 그럴듯한 절단 다섯 개를 내놓지만 믿을 만한 순위는 주지 않는다. Yoneda는 후보 경로를 실제 물질로 맞붙여 어느 쪽이 후드를 견디는지 알려준다. 같은 팀이 라이브러리 사전 작업도 맡는다. 대표성 있는 기질 범위를 몇 가지 범용 조건으로 정리하고, 정제까지 포함한 라이브러리 합성도 수행한다.