论文 | 人工智能在光谱学中的应用：从预测到生成的化学革命

Artificial Intelligence in Spectroscopy: Advancing Chemistry from Prediction to Generation and Beyond

https://arxiv.org/abs/2502.09897

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的迅速出现催化了化学领域的重大变革，但这些方法在光谱和光谱数据中的应用（称为光谱机器学习 (SpectraML)）仍相对未被充分探索。现代光谱技术（MS、NMR、IR、拉曼、UV-Vis）产生越来越多的高维数据，迫切需要超越传统专家工作流程的自动化和智能分析。在本次调查中，我们对 SpectraML 进行了统一的回顾，系统地研究了正向任务（分子到光谱预测）和逆向任务（光谱到分子推理）的最新方法。我们追溯了光谱学中 ML 的历史演变，从早期的模式识别到最新的能够进行高级推理的基础模型，并提供了代表性神经架构的分类，包括基于图和基于变压器的方法。针对数据质量、多模态集成和计算可扩展性等关键挑战，我们重点介绍了合成数据生成、大规模预训练和少量或零样本学习等新兴方向。为了促进可重复的研究，我们还发布了一个开源存储库，其中包含最近的论文及其相应的精选数据集 (https://github.com/MINE-Lab-ND/SpectrumML_Survey_Papers)。我们的调查是研究人员的路线图，指导光谱学和人工智能交叉领域的进展。

光谱机器学习的兴起

光谱学是研究物质与电磁辐射相互作用的科学，通过光谱数据，化学家可以深入了解分子的结构、动力学和性质。然而，随着高通量实验和自动化采集技术的进步，光谱数据的规模和复杂性急剧增加，传统的手动分析方法已经无法应对这一挑战。正是在这一背景下，光谱机器学习（SpectraML）应运而生。传统方法依赖量子化学模拟或人工经验，而AI通过深度学习模型（如GNN、Transformer）实现了高效自动化，甚至生成高精度光谱数据。

ML 进展的时间线及其在光谱研究中的应用。左：从分子到光谱，右：从光谱到分子

SpectraML的核心任务可以分为两大类：正向问题和逆向问题。

• 正向问题：从分子结构预测光谱（如模拟药物分子的NMR谱）；

• 逆向问题：从实验光谱反推分子结构（如鉴定未知化合物）。

  
  

正向问题是指根据分子结构预测其光谱，而逆向问题则是根据实验获得的光谱推断分子结构。这两类问题在化学研究中都具有重要意义。例如，正向问题可以帮助化学家快速预测分子的光谱特性，减少实验成本；而逆向问题则可以帮助化学家从复杂的光谱数据中解析出未知分子的结构，加速新化合物的发现。

光谱机器学习的进展

论文详细回顾了SpectraML的发展历程，从早期的模式识别到现代的生成模型和推理框架。特别是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在光谱分析中表现出色。例如，CNN在峰值检测和去卷积任务中表现出色，而RNN和Transformer模型则擅长处理序列数据，适用于反应监测和动态研究。

（顶部）SpectraML 概述，在光谱空间和分子空间之间进行转换。（中间和底部）SpectraML 中关键任务的说明，包括它们的输入、输出以及用于映射它们的机器学习模型，例如随机森林、前馈网络 (FFN)、变分自动编码器 (VAE)、Transformers、图神经网络 (GNN) 和基础模型。

近年来，生成模型和推理驱动的模型进一步扩展了SpectraML的能力。生成模型可以根据分子结构模拟光谱，解决正向问题；而推理驱动的模型则能够从光谱数据中推断出分子结构，解决逆向问题。例如，IMPRESSION模型能够以接近量子化学的精度预测NMR参数，并将计算时间从几天缩短到几秒钟。

从数据表示到跨模态整合

1.数据表示——AI取代化学家的“火眼金睛”？

传统痛点手动解析NMR谱需数小时，且易受噪声干扰；AI方案Transformer模型将光谱直接转为分子结构，误差率低于人类专家。模型CASCADE实时预测化学位移，效率提升6000倍！

• 分子结构：通过SMILES字符串、2D/3D图或矢量描述符编码；

• 光谱数据：处理为向量、序列或图像（如NMR谱图视为二维矩阵）。

  
  

例如，图神经网络（GNN）可捕捉分子中原子的连接关系，Transformer则擅长处理光谱序列的全局依赖。

2.正向问题建模——虚拟实验室

使用编码-预测框架，如基于分子图预测化学位移（如模型CASCADE将计算速度提升6000倍），或通过生成模型（如VAE）直接输出完整光谱。输入分子结构，AI生成高精度模拟光谱，替代昂贵实验。

3.逆向问题突破——从“预测”到“生成”

采用编码-解码结构，如用Transformer将NMR谱转换为SMILES字符串，或通过蒙特卡洛树搜索逐步构建分子图。实验显示，结合对比检索的生成模型可显著提升候选分子匹配准确率。通过质谱数据，AI自动设计候选药物分子，缩短研发周期。“AI不仅是工具，更是化学家的‘数字搭档’。”

4.跨模态与基础模型——多模态AI化学研究的“全能战士”

多光谱技术（MS+IR+NMR）的联合分析成为趋势。基础模型（如ChemBERT）通过预训练海量数据，实现少样本学习，甚至推理模糊光谱中的分子结构。结合质谱、红外、核磁的多模态模型，像“拼图高手”一样还原分子全貌。未来，基础模型（如ChemGPT）或将实现“一键解析”复杂混合物。

光谱机器学习的挑战与机遇

尽管SpectraML取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。首先，光谱数据的质量参差不齐，噪声、基线漂移和仪器差异等问题会影响模型的预测性能。其次，高质量、标注完整的光谱数据集相对稀缺，特别是对于稀有或复杂化合物，数据不足会限制模型的泛化能力。此外，光谱数据的高维度和重叠峰使得特征提取变得复杂，现有的机器学习模型在处理这些数据时往往表现不佳。

光谱分析中的机器学习方法总结，分为正向问题（分子到光谱）和逆向问题（光谱到分子）。研究按输入表示分组。任务类型注释为：CLS（分类）、REG（回归）、GEN（生成）和 REA（推理）。

为了应对这些挑战，论文提出了几种有前景的解决方案。合成数据生成和物理信息方法是其中之一。通过AI驱动的生成模型，可以快速生成高质量的光谱数据，弥补实验数据的不足。此外，将物理和化学约束嵌入生成模型，可以确保生成的光谱符合已知的物理和化学规律。

基础模型（Foundation Models）则是另一个重要的研究方向。这些模型通过在大规模、多模态的光谱数据集上进行预训练，能够捕捉全局化学现象和局部光谱细节，从而实现少样本甚至零样本学习。基础模型不仅可以处理正向和逆向任务，还能够进行多步推理和假设生成，显著提升了光谱分析的效率和准确性。

从理论到应用的跨越

• 药物发现：模型IMPRESSION预测NMR参数的精度接近量子化学计算，耗时从数天缩短至秒级；

• 材料设计：基于IR数据的混合模型（ML+第一性原理）可推断材料表面吸附能；

• 环境监测：质谱生成模型快速识别污染物，减少实验成本。

  
  

案例：在逆向任务中，模型Casanovo通过MS/MS数据重建肽序列，准确率超越传统方法，加速蛋白质组学研究。

创新点建议（顶会顶刊方向）

1.动态稀疏生成模型

• 问题：现有生成模型难以平衡光谱细节与计算效率；

• 方案：设计自适应稀疏注意力机制，根据光谱复杂度动态调整模型容量；

• 潜力：在《Nature Machine Intelligence》发表，解决生成速度-精度权衡。

  
  

2.跨模态对比学习框架

• 问题：多光谱数据对齐融合困难；不同光谱技术（如MS与NMR）的数据格式差异大。

• 方案：设计统一嵌入空间，提出对比损失函数，联合优化MS、NMR、IR的嵌入表示，对齐多模态特征；开发自适应融合网络，动态加权各模态贡献。

• 亮点：在ICML或NeurIPS展示，实现零样本跨模态推理。

  
  

3.物理约束的扩散模型

• 问题：高质量标注数据稀缺，尤其是稀有化合物。合成光谱的化学合理性不足；

• 方案：将量子化学规则嵌入扩散过程，生成符合能垒的光谱；利用扩散模型生成逼真光谱，结合物理约束（如峰强度比）提升真实性；跨领域迁移预训练模型，缓解小样本问题。

• 期刊：发表于《Journal of Chemical Theory and Computation》，推动AI与计算化学融合。

  
  

4.可解释性光谱诊断工具

• 问题：黑箱模型阻碍化学机理分析；

• 方案：开发基于注意力权重的光谱异常检测算法；引入注意力机制可视化关键光谱区域；结合符号推理（如化学规则）提升决策透明度。

• 应用：在ACS Central Science发表，助力实验室质量控制。

  
  

5.基础模型革新

当前基础模型多针对单一任务。

潜力方向：构建“化学GPT”，支持从光谱生成到反应路径设计的全流程推理；探索零样本学习，直接解析未见过的光谱类型。

未来展望

SpectraML的快速发展为化学研究带来了新的机遇。通过结合AI和光谱学，化学家们可以更高效地解析分子结构，预测反应路径，甚至设计新的化合物。未来，随着基础模型和生成模型的进一步发展，SpectraML有望在药物开发、材料科学和环境监测等领域发挥更大的作用。

总的来说，这篇论文为我们提供了一个全面的SpectraML路线图，展示了AI如何推动光谱学从预测走向生成，并为未来的研究指明了方向。对于化学和AI领域的研究者来说，这篇论文无疑是一份宝贵的资源，值得深入阅读和探讨。

当AI遇见光谱学，化学研究正从“试错时代”迈入“智能时代”。或许不久后，实验室里的烧杯与光谱仪，将与算法和GPU共同谱写新的科学篇章。

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参考文献 

Guo, K., Shen, Y., Gonzalez-Montiel, G. A., et al. (2025). Artificial Intelligence in Spectroscopy: Advancing Chemistry from Prediction to Generation and Beyond. *arXiv preprint arXiv:2025arXiv.




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