PolyFusionAgent: A Multimodal Foundation Model and Autonomous AI Assistant for Polymer Property Prediction and Inverse Design
作者: Manpreet Kaur, Xingying Zhang, Qian Liu
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-05-26
备注: 23 pages, 5 figures, 2 tables; Supplementary material included
💡 一句话要点
PolyFusionAgent：用于聚合物性质预测和逆向设计的交互式多模态基础模型与自主AI助手
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 聚合物设计 多模态融合 基础模型 逆向设计 文献检索 人工智能助手 材料发现
📋 核心要点
- 聚合物设计空间巨大且数据表示碎片化，导致现有AI模型难以有效支持实际设计决策。
- PolyFusionAgent通过耦合多模态聚合物基础模型PolyFusion和文献驱动的设计代理PolyAgent来解决此问题。
- 实验表明，该方法提高了热物理性质预测的准确性，并能生成化学有效且结构新颖的聚合物。
📝 摘要（中文）
聚合物的发现对于从能量存储到生物医学等领域至关重要，但它受到天文数字般的化学设计空间和结构、性质以及先验知识的碎片化表示的阻碍。这种碎片化使得许多AI模型与物理和实验现实脱节，限制了它们支持直接可操作的设计决策的能力。本文介绍PolyFusionAgent，这是一个交互式框架，将多模态聚合物基础模型（PolyFusion）与工具增强的、文献支持的设计代理（PolyAgent）相结合。PolyFusion对齐了数百万聚合物的互补视图，包括序列、拓扑、3D几何形状和指纹，以学习跨化学和数据制度的可转移共享潜在空间，从而提高热物理性质预测能力，并实现化学有效、结构新颖的聚合物的性质条件生成，超越参考设计空间。PolyAgent通过将预测和逆向设计与聚合物文献中的证据检索联系起来，从而闭合了设计循环，在一个工作流程中提出、评估假设并用明确的先例对假设进行情境化。总之，PolyFusionAgent实现了交互式的、证据链接的聚合物发现，结合了大规模表示学习、多模态化学知识和可验证的科学推理。
🔬 方法详解
问题定义：现有聚合物设计方法面临两个主要挑战：一是聚合物化学空间巨大，难以有效搜索；二是结构、性质和先验知识的表示方式分散，导致AI模型难以与实际实验数据对齐，从而限制了其指导实际设计的有效性。现有方法难以在预测聚合物性质的同时，保证生成结构的化学有效性和新颖性。
核心思路：PolyFusionAgent的核心思路是将多模态聚合物信息（序列、拓扑、3D几何、指纹）融合到一个共享的潜在空间中，从而学习到更鲁棒和可泛化的聚合物表示。同时，利用文献信息来指导聚合物设计，确保设计方案具有科学依据和可验证性。通过交互式的设计流程，实现预测、逆向设计和证据检索的闭环。
技术框架：PolyFusionAgent包含两个主要模块：PolyFusion和PolyAgent。PolyFusion是一个多模态聚合物基础模型，负责学习聚合物的统一表示。PolyAgent是一个工具增强的设计代理，负责利用PolyFusion的表示进行性质预测和逆向设计，并从文献中检索相关证据。整个流程包括：1) 用户指定目标性质；2) PolyAgent利用PolyFusion进行性质预测和逆向设计；3) PolyAgent从文献中检索支持设计方案的证据；4) 用户评估设计方案并进行迭代。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 多模态融合：将多种聚合物信息融合到一个统一的表示中，提高了模型的泛化能力；2) 文献驱动：利用文献信息来指导聚合物设计，确保设计方案具有科学依据；3) 交互式设计：通过交互式的设计流程，实现了预测、逆向设计和证据检索的闭环。与现有方法相比，该方法能够生成更化学有效、结构新颖且具有科学依据的聚合物。
关键设计：PolyFusion使用对比学习来对齐不同模态的聚合物表示。PolyAgent使用大型语言模型（LLM）作为控制器，调用不同的工具（如性质预测模型、逆向设计模型、文献检索工具）来完成设计任务。损失函数包括对比损失、性质预测损失和奖励函数（用于鼓励生成化学有效和结构新颖的聚合物）。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PolyFusionAgent在聚合物性质预测任务上取得了显著的性能提升，能够生成化学有效且结构新颖的聚合物，超越了参考设计空间。通过与文献信息的结合，该方法能够提供可验证的科学依据，增强了设计方案的可信度。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。
🎯 应用场景
PolyFusionAgent可应用于新聚合物材料的发现和设计，例如用于能量存储、生物医学等领域的聚合物。该研究的实际价值在于加速新材料的研发过程，降低研发成本。未来，该方法可以扩展到其他材料领域，并与其他AI技术（如强化学习、生成对抗网络）相结合，实现更智能化的材料设计。
📄 摘要（原文）
Polymer discovery is central to fields ranging from energy storage to biomedicine, but it is hindered by an astronomically large chemical design space and fragmented representations of structure, properties, and prior knowledge. This fragmentation leaves many AI models disconnected from physical and experimental reality, restricting their ability to support directly actionable design decisions. Here we introduce PolyFusionAgent, an interactive framework coupling a multimodal polymer foundation model (PolyFusion) with a tool-augmented, literature-grounded design agent (PolyAgent). PolyFusion aligns complementary polymer views including sequence, topology, 3D geometry, and fingerprints across millions of polymers to learn a shared latent space transferable across chemistries and data regimes, improving thermophysical property prediction and enabling property-conditioned generation of chemically valid, structurally novel polymers beyond the reference design space. PolyAgent closes the design loop by linking prediction and inverse design with evidence retrieval from the polymer literature, proposing, evaluating, and contextualizing hypotheses with explicit precedent in one workflow. Together, PolyFusionAgent enables interactive, evidence-linked polymer discovery combining large-scale representation learning, multimodal chemical knowledge, and verifiable scientific reasoning.