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基于预训练模型增强化学洞察力的光谱与结构描述符跨模态预测研究
作者及机构
本研究由Guokun Yang、Shuang Jiang、Yi Luo、Song Wang*和Jun Jiang*（通讯作者）合作完成，团队成员均来自中国科学技术大学化学与材料科学学院精准智能化学重点实验室。研究成果发表于J. Phys. Chem. Lett.期刊，2024年8月20日在线发表（卷15，页8766-8772）。
研究领域与动机
该研究属于人工智能（AI）驱动的化学研究前沿领域，聚焦于多模态化学描述符（multimodal chemical descriptors）的构建与跨模态预测。传统化学描述符（如SMILES分子式、拓扑指纹ECFPs/FCFPs、光谱数据等）通常仅能捕捉化学对象的局部特征，导致信息缺失和模型泛化能力受限。尤其在微观结构（如吸附构型）和电子特性（如振动光谱）的关联研究中，单一描述符难以全面表征复杂化学系统。因此，作者提出通过预训练机器学习模型实现光谱（红外IR、拉曼Raman）与结构描述符（如键长、键角）的相互预测，以解决数据不完整性问题。
科学问题与目标
核心科学问题：如何通过机器学习融合多模态描述符，实现跨模态的互补预测？研究目标包括：
1. 开发一种编码器-解码器（encoder-decoder）框架，整合IR、Raman和结构描述符；
2. 通过预训练赋予模型化学洞察力（chemical insights），提升跨模态预测精度；
3. 在CO/NO分子吸附于Au/Ag表面的催化体系中验证模型性能。
1. 数据准备与计算
- 研究对象：CO/NO分子在Au/Ag(111)表面的60,927种吸附构型，覆盖不同位点（top/bridge/hollow）、角度和距离。
- 计算手段：
- 周期性结构计算：通过VASP软件获取吸附能、电荷转移、d带中心等催化相关性质；
- 团簇模型光谱模拟：使用Gaussian软件计算IR和Raman光谱，采用Voigt函数拟合真实振转光谱。
2. 模型架构设计
- 核心框架：基于Transformer的编码器-解码器结构，编码器参考BERT模型（含位置嵌入、多头注意力、前馈神经网络和残差连接），解码器为多层感知机（MLP）。
- 创新方法：
- 掩码修复策略（mask-based fine-tuning）：随机掩盖40%的光谱片段或结构参数（用高斯噪声替换），训练模型修复完整数据；
- 多模态融合：通过并行编码器将IR、Raman和结构描述符的隐藏层张量相加并归一化，实现特征对齐。
3. 预训练与微调
- 预训练任务1（回归任务）：以单一描述符（IR、Raman或结构）预测吸附能、偶极角等性质，均方根误差（RMSE）最低达0.11 eV（结构描述符）。
- 预训练任务2（掩码修复）：模型修复后的IR和Raman光谱与原始光谱的余弦相似度（cosine similarity）分别提升至0.80和0.77（掩盖后初始值为0.15和0.24）。
4. 跨模态预测验证
- IR光谱预测：输入Raman光谱+结构参数，预测IR光谱的余弦相似度达0.93以上（图3）；
- 结构参数预测：输入IR+Raman光谱，键长（如C-O/N-O）预测RMSE低至0.01 Å（图5d-i）；
- 分类任务：模型可准确区分吸附分子类型（CO/NO）、金属基底（Au/Ag）和吸附位点（准确率>90%）。
科学意义
1. 方法论创新：首次将BERT架构与化学描述符融合，提出“预训练-掩码修复-跨模态预测”的通用框架；
2. 数据瓶颈突破：通过部分易获取参数（如IR光谱）预测难获取参数（如Raman光谱或键角），降低对完整数据集的依赖。
应用前景
1. 催化研究：快速预测吸附体系的振动光谱和结构参数，加速催化剂设计；
2. 材料指纹库：多模态描述符可作为物质的唯一标识符，为大型语言模型（LLMs）的化学预测奠定基础。
（报告总字数：约1800字）