Chem. Sci. | 机器学习光谱学：加速计算与数据解析的新引擎

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光谱学通过研究物质与电磁辐射的相互作用，揭示其结构与性质，广泛应用于生物学、材料科学、医学和化学等多个研究领域，为样品的定性与定量表征提供了关键手段。机器学习的引入正在革新光谱学研究，它能够以计算高效的方式预测电子性质、扩充合成数据集并促进高通量筛选。尽管机器学习显著强化了理论计算光谱学的发展，但其在实验数据处理方面的潜力尚未得到充分挖掘。同时，如何自动化地从光谱中推断分子结构与成分仍是一项艰巨挑战，这一过程依然依赖于理论模拟与专家经验。

本文综述了机器学习与光谱学之间的协同发展，涵盖光学光谱、X射线光谱、核磁共振（NMR）光谱和质谱（MS）等多种技术。研究人员阐述了机器学习的基本原理，总结了相关方法在光谱学中的典型应用，并展望了未来的发展方向，旨在充分释放机器学习的潜力，推动光谱科学的持续进步。

光谱学是研究物质与电磁辐射相互作用的重要手段，广泛应用于化学、物理、材料、生物及医学等领域。通过分析光与物质的相互作用，研究人员能够获取原子、分子乃至凝聚态系统的结构、能量分布与动力学信息。然而，传统光谱数据分析依赖手工特征提取、经验拟合与复杂物理模型，过程繁琐且难以处理大规模数据。

机器学习（Machine Learning, ML）作为数据驱动科学的核心技术，正在改变光谱学的计算与解析方式。通过从实验与模拟数据中自动学习模式与关系，机器学习不仅能显著提高光谱分析的效率与精度，还能揭示潜在的结构–性能关联。

本文系统综述了机器学习在光谱学领域的应用进展，涵盖从光学光谱、X射线光谱、核磁共振（NMR）光谱到质谱（MS）等多种技术。研究人员介绍了不同机器学习方法的原理、实现方式与典型案例，并探讨了其在自动化解析、反演建模、材料筛选与反应监测中的潜力。最后，总结了当前的挑战与未来机遇。

机器学习概述

机器学习是一种使计算机从数据中自动学习模式的算法体系，可分为监督学习、无监督学习与强化学习三大类：

• 监督学习通过已标注数据训练模型，用于回归（如预测能量、峰位）或分类（如识别分子类型）。
• 无监督学习则从未标注数据中提取特征结构，例如用于光谱聚类或降维可视化。
• 强化学习通过奖励机制优化策略，近年来用于光谱实验参数优化与自动控制。

在光谱学中，常用的机器学习算法包括：

• 线性与非线性回归模型（如随机森林、支持向量机、神经网络）；
• 降维与特征提取算法（如主成分分析PCA、t-SNE、自动编码器AE）；
• 深度学习架构（卷积神经网络CNN、图神经网络GNN、Transformer等）。

这些方法可用于光谱数据去噪、峰识别、定量分析、反演建模及结构预测。近年来，结合物理先验的物理引导机器学习（Physics-informed ML）与生成模型（如VAE与Diffusion）进一步增强了光谱预测的可靠性与解释性。

图 1 | 机器学习在计算光谱学中的应用。

光谱学概述

光谱学通过探测物质吸收、发射或散射电磁波的方式，揭示能级分布与结构特征。主要类型包括：

• 光学光谱（紫外–可见–红外范围）；
• X射线光谱（元素与局域环境分析）；
• 核磁共振光谱（原子核自旋环境解析）；
• 质谱（分子质量与碎片结构鉴定）。

机器学习与光谱学结合的典型方向包括：

• 从光谱图预测材料或分子结构；
• 识别复杂混合体系中的组分；
• 反演电子结构或势能面；
• 利用生成模型设计具有目标光谱特征的新材料。

图 2 | 本综述涵盖的光谱技术概述。

光学光谱（Optical spectroscopy

光学光谱涵盖紫外（UV）、可见（Vis）、红外（IR）及拉曼（Raman）等波段，是最常用的结构与反应监测工具。机器学习在该领域的主要应用包括：

• 光谱分类与识别：利用CNN和Transformer模型识别有机化合物、蛋白质或生物样本的光谱模式。
• 定量与定性分析：通过回归模型预测化学浓度、反应进程或键能变化。
• 光谱反演与生成：生成模型可根据分子结构合成对应光谱，实现“结构→光谱”预测；反之，也能通过光谱反推出结构。
• 快速诊断与生物医学应用：基于深度学习的拉曼光谱判别模型在肿瘤诊断、病理检测中展现出高准确率。

图 3 | 生成吸收光谱的方法

X射线光谱（X-ray spectroscopy）

X射线光谱（包括XAS、XPS、XRD等）提供关于元素组成与局域化学环境的精确信息。

机器学习的引入为该领域带来突破性进展：

• 特征学习与自动分类：利用深度神经网络从吸收边形状识别化学态或配位结构；
• 反演电子结构：研究人员使用卷积神经网络从实验XAS光谱直接预测局域几何参数或价态；
• 高通量筛选：在材料数据库（如Materials Project）中结合模拟XAS数据训练模型，可自动筛选具有特定光谱特征的催化材料。

此外，生成式AI正在用于虚拟光谱合成，以弥补实验数据稀缺问题，并加速新材料发现。

核磁共振光谱

NMR光谱是研究分子结构与动力学的关键工具，但传统解析依赖复杂的峰指认与化学位移计算。

机器学习方法可显著提高NMR数据的解析效率：

• 自动峰识别与匹配：CNN和GNN模型能够直接从谱图中识别关键化学位移与耦合常数。
• 结构预测：利用分子结构–光谱对训练深度模型，实现从化学式到NMR光谱的双向预测。
• 反应监测与分子动力学表征：通过时间序列建模预测反应路径与中间体演化。
• 低场NMR优化：机器学习帮助补偿噪声与漂移，实现低成本高精度测量。

质谱（Mass spectrometry, MS）

质谱技术通过离子质荷比分析揭示分子结构、组成与代谢特征。

机器学习在质谱领域的应用尤为广泛，主要集中在：

• 分子指纹识别：深度学习模型可直接根据MS谱图预测分子式或SMILES结构；
• 代谢物与肽段识别：Transformer架构实现从碎片模式到化合物注释的高精度匹配；
• 数据去噪与峰提取：无监督学习方法可自动识别噪声峰并增强信噪比；
• AI驱动的de novo结构生成：生成模型结合图神经网络，可根据MS/MS谱预测未知化合物结构。

这些方法极大提升了代谢组学与蛋白质组学数据分析的自动化与准确性。

挑战与展望

尽管机器学习在光谱学中取得显著进展，但仍存在多重挑战：

• 数据质量与可重复性：实验条件差异、信噪比不稳定等影响模型泛化。
• 模型可解释性不足：深度模型往往为黑箱，缺乏物理可解释性。
• 数据稀缺与偏差：特定体系或元素光谱样本有限，限制模型迁移。
• 多模态融合与标准化问题：不同光谱类型间的数据格式不统一，阻碍跨领域应用。

未来的发展方向包括：

• 构建多模态光谱基础模型（foundation models），实现跨波段知识共享；
• 推动物理约束AI模型的发展，将量子化学与深度学习融合；
• 建立开放光谱数据库与共享生态，促进可重现科学；
• 发展实时AI辅助光谱仪器，实现自动采集、分析与反馈闭环。

机器学习光谱学将推动实验科学从“观察驱动”迈向“智能预测”，成为计算化学与材料科学的重要支撑。

整理 | DrugOne团队

参考资料

Westermayr, Julia, and P. Marquetand. "Machine learning spectroscopy to advance computation and analysis." Chemical Science (2025).

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