IXThinker·2025-04-01 14:00

NMRNet：深度學習預測核磁共振化學位移

從分子結構預測光譜是解析分子與設計材料的關鍵，卻因體系複雜而充滿挑戰。研究人員提出基於深度學習的 NMRNet 框架並構建統一基準，在液態與固態核磁數據上均交出優異成績。

研究背景

光譜技術是解析分子結構與動態的重要手段，其中核磁共振在化學、生物與材料科學中尤為關鍵。準確預測化學位移有助譜圖解析，但由於分子體系複雜，從結構到光譜的預測一直是難題。