論文の概要: Artificial Intelligence in Spectroscopy: Advancing Chemistry from Prediction to Generation and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09897v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 04:07:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:21.293768
• Title: Artificial Intelligence in Spectroscopy: Advancing Chemistry from Prediction to Generation and Beyond
• Title（参考訳）: 分光学における人工知能:予測から生成へ,そしてその先へ化学を進化させる
• Authors: Kehan Guo, Yili Shen, Gisela Abigail Gonzalez-Montiel, Yue Huang, Yujun Zhou, Mihir Surve, Zhichun Guo, Prayel Das, Nitesh V Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang,
• Abstract要約: 機械学習(ML)と人工知能(AI)の急速な出現は、化学に大きな変革をもたらした。 分光・分光データへのこれらの手法の適用は、分光機械学習(SpectraML)と呼ばれるが、いまだに研究が進んでいない。 我々はSpectraMLの統一的なレビューを行い、フォワードタスクと逆タスクの両方に対する最先端のアプローチを体系的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.32974480709081
• License:
• Abstract: The rapid advent of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) has catalyzed major transformations in chemistry, yet the application of these methods to spectroscopic and spectrometric data, referred to as Spectroscopy Machine Learning (SpectraML), remains relatively underexplored. Modern spectroscopic techniques (MS, NMR, IR, Raman, UV-Vis) generate an ever-growing volume of high-dimensional data, creating a pressing need for automated and intelligent analysis beyond traditional expert-based workflows. In this survey, we provide a unified review of SpectraML, systematically examining state-of-the-art approaches for both forward tasks (molecule-to-spectrum prediction) and inverse tasks (spectrum-to-molecule inference). We trace the historical evolution of ML in spectroscopy, from early pattern recognition to the latest foundation models capable of advanced reasoning, and offer a taxonomy of representative neural architectures, including graph-based and transformer-based methods. Addressing key challenges such as data quality, multimodal integration, and computational scalability, we highlight emerging directions such as synthetic data generation, large-scale pretraining, and few- or zero-shot learning. To foster reproducible research, we also release an open-source repository containing recent papers and their corresponding curated datasets (https://github.com/MINE-Lab-ND/SpectrumML_Survey_Papers). Our survey serves as a roadmap for researchers, guiding progress at the intersection of spectroscopy and AI.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)と人工知能(AI)の急速な進歩は化学における大きな変革を触媒しているが、分光学的および分光学的データ(SpectraML)へのこれらの手法の適用はいまだに未熟である。 現代の分光技術(MS、NMR、IR、Raman、UV-Vis)は高次元データの蓄積を継続的に増加させ、従来の専門家ベースのワークフローを超えた自動化されたインテリジェントな分析の必要性を増す。 本稿では,SpectraMLを統一的にレビューし,前方タスク(分子対スペクトル予測)と逆タスク(分子対分子推定)の両方に対して,最先端のアプローチを体系的に検討する。 我々は、初期のパターン認識から高度な推論が可能な最新の基礎モデルまで、分光学におけるMLの歴史的進化を辿り、グラフベースやトランスフォーマーベースの手法を含む代表的ニューラルネットワークアーキテクチャの分類を提供する。 データ品質、マルチモーダル統合、計算スケーラビリティといった重要な課題に対処するため、合成データ生成、大規模事前学習、少数またはゼロショット学習などの新たな方向性を強調します。 また、再現可能な研究を促進するため、最近の論文と対応するデータセット(https://github.com/MINE-Lab-ND/SpectrumML_Survey_Papers)を含むオープンソースリポジトリもリリースしています。 私たちの調査は研究者のロードマップとして役立ち、分光とAIの交差点における進歩を導いてくれる。

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