這一突破消除了更廣泛應(yīng)用固態(tài)核磁共振 (NMR) 光譜的主要技術(shù)瓶頸之一，該技術(shù)用于通過測量由發(fā)射的頻率來確定分子和材料的化學(xué)結(jié)構(gòu)、3D 結(jié)構(gòu)和動力學(xué)。在強(qiáng)磁場中暴露于無線電波的原子核。
第一作者、瑞士洛桑聯(lián)邦綜合理工學(xué)院的博士生曼努埃爾科爾多瓦在一份聲明中說：“這種方法可以通過簡化這些研究的重要第一步來顯著加速核磁共振對材料的研究。”
所討論的基本第一步稱為“化學(xué)位移分配”，它涉及將 NMR 光譜中的每個峰分配給所研究的分子或材料中的給定原子。
“通過實驗獲得分配可能具有挑戰(zhàn)性，通常需要耗時的多維相關(guān)實驗，”作者指出。“確定分配的另一種解決方案涉及實驗化學(xué)位移數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計分析，但不存在用于分子固體的此類數(shù)據(jù)庫。”
五年前，研究團(tuán)隊開發(fā)了 ShiftML，這是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可預(yù)測分子固體中的化學(xué)位移。ShiftML 通過將實驗化學(xué)位移與使用密度泛函理論(一種計算量子力學(xué)建模方法)計算的位移進(jìn)行比較來訓(xùn)練。訓(xùn)練后，系統(tǒng)無需執(zhí)行額外的量子計算即可對新結(jié)構(gòu)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。
在當(dāng)前的論文中，研究人員將 ShiftML 應(yīng)用于劍橋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫 (CSD)，這是一個由劍橋大學(xué)維護(hù)的超過 200,000 個 3D 有機(jī)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫。
研究人員使用 ShiftML 來預(yù)測從 CSD 中提取的 200,000 多種化合物的位移，從而為每個獨(dú)特的拓?fù)湓迎h(huán)境生成化學(xué)位移的統(tǒng)計分布。這些環(huán)境被建模為圖形，頂點(diǎn)代表原子，邊代表共價連接。當(dāng)原子對中原子之間的距離小于所涉及原子的共價半徑總和的 1.1 倍時，原子對被確定為共價鍵合。
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