論文の概要: SpectrumWorld: Artificial Intelligence Foundation for Spectroscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01188v4
- Date: Fri, 26 Sep 2025 02:39:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 16:35:18.952005
- Title: SpectrumWorld: Artificial Intelligence Foundation for Spectroscopy
- Title（参考訳）: SpectrumWorld: AI Foundation for Spectroscopy
- Authors: Zhuo Yang, Jiaqing Xie, Shuaike Shen, Daolang Wang, Yeyun Chen, Ben Gao, Shuzhou Sun, Biqing Qi, Dongzhan Zhou, Lei Bai, Linjiang Chen, Shufei Zhang, Qinying Gu, Jun Jiang, Tianfan Fu, Yuqiang Li,
- Abstract要約: 本稿では,分光学における深層学習研究の体系化と高速化を目的とした,先駆的な統一プラットフォームであるSpectrumLabを紹介する。
SpectrumLabには,重要なデータ処理と評価ツールを備えた包括的なPythonライブラリとリーダボード,限定されたシードデータから高品質なベンチマークを生成する革新的なSpectrumAnnotatorモジュールという,3つのコアコンポーネントが統合されている。
私たちはSpectrumLabが、ディープラーニング駆動分光の今後の進歩の重要な基盤になることを期待しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.706860532498304
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning holds immense promise for spectroscopy, yet research and evaluation in this emerging field often lack standardized formulations. To address this issue, we introduce SpectrumLab, a pioneering unified platform designed to systematize and accelerate deep learning research in spectroscopy. SpectrumLab integrates three core components: a comprehensive Python library featuring essential data processing and evaluation tools, along with leaderboards; an innovative SpectrumAnnotator module that generates high-quality benchmarks from limited seed data; and SpectrumBench, a multi-layered benchmark suite covering 14 spectroscopic tasks and over 10 spectrum types, featuring spectra curated from over 1.2 million distinct chemical substances. Thorough empirical studies on SpectrumBench with 18 cutting-edge multimodal LLMs reveal critical limitations of current approaches. We hope SpectrumLab will serve as a crucial foundation for future advancements in deep learning-driven spectroscopy.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は分光学に大きな可能性を秘めているが、この新興分野の研究と評価は、しばしば標準化された定式化を欠いている。
この問題に対処するために,分光学におけるディープラーニング研究の体系化と高速化を目的とした,先駆的な統合プラットフォームであるSpectrumLabを紹介した。
SpectrumLabには,重要なデータ処理と評価ツールを備えた包括的なPythonライブラリとリーダボード,限定されたシードデータから高品質なベンチマークを生成する革新的なSpectrumAnnotatorモジュール,14の分光タスクと10以上のスペクトルタイプをカバーする多層ベンチマークスイートであるSpectrumBench,120万以上の異なる化学物質からキュレートされたスペクトルなど,3つのコアコンポーネントが統合されている。
18個の切刃型マルチモーダルLDMを持つSpectrumBenchに関する実験的研究は、現在のアプローチの限界を明らかにしている。
私たちはSpectrumLabが、ディープラーニング駆動分光の今後の進歩の重要な基盤になることを期待しています。
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