SpecXMaster 技术报告

智能光谱是人工智能驱动的闭环科学发现的关键要素，是物质结构和人工智能之间的关键桥梁。然而，传统的依赖专家的光谱解释遇到了巨大的障碍，包括容易受到人为偏见和错误的影响、对有限专业知识的依赖以及解释者之间的差异。为了应对这些挑战，我们提出了 SpecXMaster，这是一种利用代理强化学习 (RL) 进行 NMR 分子光谱解释的智能框架。 SpecXMaster 能够直接从原始 FID（自由感应衰减）数据中自动提取 1H 和 13C 光谱的多重性信息。这种端到端的管道能够将 NMR 光谱全自动解释为化学结构。它在多个公共 NMR 解释基准中表现出卓越的性能，并通过专业化学光谱学家的迭代评估进行了改进。我们相信，SpecXMaster 作为一种新颖的光谱解释方法范式，将对有机化学界产生深远的影响。