MolLean: A Process-Verifiable Language for Chemical Reasoning

Chemical chain-of-thought can contain hallucinated structural and property claims. We thereby introduce MolLean, a process-verifiable language that grounds chemical reasoning in an explicit molecular state. A layered Lean-based kernel checks state transitions and assertions over molecular readouts, from primitive graph edits to compound transformations. Meanwhile, a typed witness protocol separates native structural checks from externally supplied measurements. We further introduce MolLean-MCP, a stateful tool interface that exposes these transitions, checks, and readouts during generation: the model receives feedback to decide its next action, and rejected actions leave the state unchanged. MolLean supports one-pass trace execution, whole-trace refinement, and interactive reasoning through MolLean-MCP. We evaluate these three modes with direct chain-of-thought on 8,800 matched examples across 12 tasks spanning molecular generation, editing, optimization, and reactions. With Qwen3.6-27B, whole-trace refinement outperforms direct chain-of-thought on all 12 tasks. MolLean-MCP complements whole-trace refinement with stepwise verification feedback, reaching better performance in reaction tasks. Together, these results highlight an executable foundation for chemical reasoning, in which explicit chemical commitments can be checked and revised rather than remaining solely in free-form explanations.

한 줄 요약

MolLean은 화학적 추론을 명시적 분자 상태에 기반한 실행 가능한 언어로 구현하여 검증 가능한 화학적 추론 기반을 제시한다.

핵심 기여도

MolLean 언어는 분자 상태 기반의 전이, 읽기, 주장 검증을 통합한 체계적 구조를 제공.
MolLean-MCP는 생성 중간 단계에서 즉각 피드백을 제공하는 인터랙티브 인터페이스를 도입.
8,800개의 일치 예시를 기반으로 12개 태스크에서 Qwen3.6-27B 모델의 전체 추적 개선이 모든 태스크에서 성능 향상.
ChEBI-20 데이터셋에서 개선된 추적의 soundness 79.0%, 정답 정확도 33.1% 달성.

핵심 아이디어

기존 화학적 추론은 추론 과정에서 허위 구조나 속성 주장이 포함될 수 있으며, 이는 추론의 신뢰성을 저하시킨다. MolLean은 이러한 문제를 해결하기 위해, 분자 상태를 명시적으로 유지하고, Lean 기반의 핵심 엔진을 통해 전이와 주장 검증을 수행하는 실행 가능한 언어를 제안한다. 이는 단순한 텍스트 기반 추론이 아닌, 분자 구조와 속성에 대한 명시적 제약을 기반으로 한 추론을 가능하게 한다. MolLean-MCP는 생성 과정에서 즉각 피드백을 제공하여 모델이 다음 행동을 결정하도록 돕는다. 이는 외부 도구 기반의 피드백을 통해 추론을 보다 신뢰성 있게 만든다.

기술적 접근법

**MolLean 언어**: 분자 전이, 읽기, 주장 검증을 통합한 언어.
**Lean 기반 핵심 엔진**: 전이와 구조적 주장 검증을 수행.
**Typed Witness 프로토콜**: 내부 구조 검증과 외부 측정값을 구분.
**MolLean-MCP**: 생성 중간 단계에서 상태를 확인하고, 즉각 피드백을 제공하는 인터랙티브 인터페이스.
**실행 모드**: One-pass trace 실행, 전체 추적 개선, 인터랙티브 추론.
**모델**: Qwen3.6-27B, Qwen3-4B 사용.

주요 결과

Qwen3.6-27B 모델에서 전체 추적 개선이 12개 태스크 모두에서 direct chain-of-thought 방식보다 성능 향상.
MolLean-MCP는 반응 태스크에서 가장 높은 정확도 달성.
ChEBI-20 데이터셋에서 개선된 추적의 soundness 79.0%, 정답 정확도 33.1%.
Qwen3-4B는 구조적 태스크에서 성능 향상.

의의 및 한계

MolLean은 화학적 추론을 명시적 분자 상태에 기반한 실행 가능한 언어로 구현함으로써, 추론 과정의 검증 가능성을 높인다. 이는 화학 분자 생성, 편집, 최적화, 반응 등 다양한 태스크에서 신뢰성 있는 추론을 가능하게 한다. 그러나, 현재는 task fidelity(태스크 정확도)가 개선된 단계를 넘어선 다음 도전 과제로 제시되고 있으며, 완전한 신뢰성 확보는 여전히 개선이 필요한 부분이다. 또한, 외부 도구와의 통합이 필수적이기 때문에, 도구 의존도가 높다는 한계도 존재한다.

실용적 활용

MolLean은 화학 연구, 분자 설계, 반응 경로 예측 등에서 모델의 추론 과정을 검증 가능하게 하여 연구 신뢰도를 높일 수 있다. 특히, 제약, 화학, 생명공학 산업에서 모델 기반 분자 설계 시스템의 신뢰성 향상에 활용 가능하다.