論文の概要: Infrared Spectra Prediction for Diazo Groups Utilizing a Machine Learning Approach with Structural Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03112v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 15:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 15:18:53.194111
• Title: Infrared Spectra Prediction for Diazo Groups Utilizing a Machine Learning Approach with Structural Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 構造的注意機構を持つ機械学習手法を用いたダイアゾ群の赤外スペクトル予測
• Authors: Chengchun Liu and Fanyang Mo
• Abstract要約: 赤外分光法は、分子構造や力学を振動や回転の遷移を通じて解明する化学研究において重要な技術である。 本稿では、特にジアゾ化合物の赤外スペクトルの予測と解釈を強化するために、構造的注意機構を用いた機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared (IR) spectroscopy is a pivotal technique in chemical research for elucidating molecular structures and dynamics through vibrational and rotational transitions. However, the intricate molecular fingerprints characterized by unique vibrational and rotational patterns present substantial analytical challenges. Here, we present a machine learning approach employing a Structural Attention Mechanism tailored to enhance the prediction and interpretation of infrared spectra, particularly for diazo compounds. Our model distinguishes itself by honing in on chemical information proximal to functional groups, thereby significantly bolstering the accuracy, robustness, and interpretability of spectral predictions. This method not only demystifies the correlations between infrared spectral features and molecular structures but also offers a scalable and efficient paradigm for dissecting complex molecular interactions.
• Abstract（参考訳）: 赤外分光法は、分子構造や力学を振動や回転の遷移を通じて解明する化学研究において重要な技術である。 しかし, 特異な振動パターンと回転パターンを特徴とする複雑な分子指紋は, かなりの解析上の課題を呈している。 本稿では、特にジアゾ化合物の赤外線スペクトルの予測と解釈を強化するために、構造注意機構を用いた機械学習手法を提案する。 本モデルでは, スペクトル予測の精度, 頑健性, 解釈可能性を大幅に向上させるため, 官能基に近縁な化学情報を活用することで, 自己を識別する。 この手法は赤外スペクトルの特徴と分子構造との相関を緩和するだけでなく、複雑な分子間相互作用を分離するためのスケーラブルで効率的なパラダイムを提供する。

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