AI 與世界的難題 · 化學與材料 · arXiv · 2026-10-21
具電子先驗之可遷移振動光譜表徵的響應狀態學習
原標題: Response-state Learning for Transferable Vibrational Spectroscopic Characterization with Electron Prior
當局部的立體電子環境擾動中間響應狀態，且高風險響應單元主導光譜指紋時，振動光譜預測會變得不準確。SO(3) 等變神經卡爾曼網路（SENK）構成一個響應狀態級聯，結合了用於學習 Hessian、偶極導數與極化率導數的等變 transformer 主幹、用於狀態相依精煉與可靠度感知的等變神經卡爾曼橋接，以及 NBO 引導的電子先驗路徑。SENK 在 QM9S 與 QMe14S 上的表現超越 DetaNet，同時在從小分子到類藥物系統的範圍內皆保有全光譜 IR 與拉曼的保真度，並在具有複雜立體電子效應的生物分子系統中保持穩定。