AI For Chemistry - Build an LLM with agents for Chemistry

ATTENTION
- NOUVEAU LIEU : THE NEST
- Meetup en anglais

Intervenants
Teodora Djikic-Stojsic – Research Engineer - iCube
Emil Sayilov – Research Engineer - iCube
Anjila Ben Frej – Research Engineer - iCube

Au Programme

1. Introduction à la chimie médicinale et aux principaux défis de la découverte de médicaments
2. Comment l’intelligence artificielle peut soutenir l’analyse des relations structure-activité (SAR) et la conception moléculaire
3. Présentation de nos travaux sur un modèle de langage de grande taille dédié à la chimie médicinale
4. Aller au-delà de la prédiction → permettre le raisonnement en chimie grâce à des chaînes de pensée structurées (CoT)
5. Préparation des données : construction de données SAR de haute qualité à partir de séries d’analogues
6. Conception de modèles qui apprennent comment pensent les chimistes, et pas seulement ce qu’ils prédisent
7. Introduction à la couche agentique : appel d’outils, prise de décision et workflows interactifs
8. Vision pour une recherche en chimie médicinale assistée par l’IA

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WARNING
- NEW LOCATION : THE NEST
- Meetup in English

Speakers
Teodora Djikic-Stojsic – Research Engineer - iCube
Emil Sayilov – Research Engineer - iCube
Anjila Ben Frej – Research Engineer - iCube

Agenda

1. Introduction to medicinal chemistry and key challenges in drug discovery
2. How artificial intelligence can support SAR analysis and molecular design
3. Presentation of our work on a large language model tailored for medicinal chemistry
4. Moving beyond prediction → enabling reasoning in chemistry with structured Chain-of-Thought (CoT)
5. Dataset preparation: building high-quality SAR data from analogue series
6. Designing models that learn how chemists think, not just what they predict
7. Introduction to the agentic layer: tool-calling, decision-making, and interactive workflows
8. Vision for AI-assisted medicinal chemistry research