DeepSPInN – deep reinforcement learning for molecular structure prediction from infrared and 13 C NMR spectra

碳-13核磁共振 强化学习 核磁共振 红外线的 谱线 人工智能 材料科学 计算机科学 物理 光学 量子力学
作者
Sriram Devata,Bhuvanesh Sridharan,Sarvesh Mehta,Yashaswi Pathak,Siddhartha Laghuvarapu,Girish Varma,U. Deva Priyakumar
出处
期刊:Digital discovery [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:3 (4): 818-829 被引量:15
标识
DOI:10.1039/d4dd00008k
摘要

DeepSPInI is a deep reinforcement learning method that predicts the molecular structure when given infrared and 13 C nuclear magnetic resonance spectra with an accuracy of 91.5%.
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