Infrared Spectra Prediction for Diazo Groups Utilizing a Machine Learning Approach with Structural Attention Mechanism

要約

赤外（IR）分光法は、振動や回転の遷移を通して分子の構造やダイナミクスを解明する化学研究において極めて重要な手法である。しかし、独特の振動・回転パターンを特徴とする複雑な分子指紋は、分析上の大きな課題となっている。ここでは、特にジアゾ化合物の赤外スペクトルの予測と解釈を強化するために調整された、構造注意メカニズムを用いた機械学習アプローチを紹介する。我々のモデルは、官能基の近傍の化学情報に着目することで、スペクトル予測の精度、ロバスト性、解釈可能性を大幅に向上させる。この方法は、赤外スペクトルの特徴と分子構造の相関関係を解明するだけでなく、複雑な分子間相互作用を解明するためのスケーラブルで効率的なパラダイムを提供する。

要約(オリジナル)

Infrared (IR) spectroscopy is a pivotal technique in chemical research for elucidating molecular structures and dynamics through vibrational and rotational transitions. However, the intricate molecular fingerprints characterized by unique vibrational and rotational patterns present substantial analytical challenges. Here, we present a machine learning approach employing a Structural Attention Mechanism tailored to enhance the prediction and interpretation of infrared spectra, particularly for diazo compounds. Our model distinguishes itself by honing in on chemical information proximal to functional groups, thereby significantly bolstering the accuracy, robustness, and interpretability of spectral predictions. This method not only demystifies the correlations between infrared spectral features and molecular structures but also offers a scalable and efficient paradigm for dissecting complex molecular interactions.

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