實(shí)驗(yàn)室的光譜儀常常是科研流程中最昂貴、最慢的一環(huán)。每當(dāng)新材料被設(shè)計(jì)出來(lái)，它還需經(jīng)過(guò)繁瑣的掃描與驗(yàn)證——晶格結(jié)構(gòu)、分子基團(tuán)，諸如此類(lèi)。一次完整的表征，往往要切換多臺(tái)設(shè)備、耗費(fèi)數(shù)小時(shí)乃至幾天。

而在另一端，人工智能的推演速度早已飛奔。計(jì)算模型每天生成成千上萬(wàn)種新配方，卻被現(xiàn)實(shí)的實(shí)驗(yàn)節(jié)奏拖慢。MIT 的研究團(tuán)隊(duì)決定，從「理解光譜」的角度出發(fā)，讓 AI 也能學(xué)會(huì)替科學(xué)家「測(cè)」一次材料。

該研究以「SpectroGen: A physically informed generative artificial intelligence for accelerated cross-modality spectroscopic materials characterization」為題，于 2025 年 10 月 14 日發(fā)布在《Matter》。

論文鏈接：https://www.cell.com/matter/abstract/S2590-2385(25)00477-1

讓 AI 理解「光譜的語(yǔ)言」

AI 驅(qū)動(dòng)的材料發(fā)現(xiàn)能夠快速設(shè)計(jì)新型材料成分，但合成與表征卻相對(duì)滯后。尤其是表征環(huán)節(jié)，仍受限于依賴(lài)電磁光譜學(xué)、由專(zhuān)家操作儀器進(jìn)行的勞動(dòng)密集型實(shí)驗(yàn)。

MIT 推出了 SpectroGen，這是一種用于跨模態(tài)光譜生成的生成式 AI 模型，旨在加速材料表征。SpectroGen 生成的高分辨率、高信噪比光譜與真實(shí)值的相關(guān)性達(dá) 99%，均方根誤差為 0.01 原子單位。

它的關(guān)鍵在于將光譜重新定義為一種數(shù)學(xué)分布，而非分子信號(hào)。每種光譜曲線——無(wú)論是高斯形的紅外峰，還是洛倫茲形的拉曼線——都能用方程表達(dá)。團(tuán)隊(duì)據(jù)此為模型加入「物理先驗(yàn)」：AI 不再盲目擬合，而是受制于這些已知的分布規(guī)律。

圖 1：SpectroGen 工作流程。

圖 2：建模策略。

在此基礎(chǔ)上，研究者構(gòu)建了一個(gè)變分自編碼器（VAE）架構(gòu)。模型先將輸入光譜壓縮成潛空間的特征分布，再利用這些物理約束生成另一種模態(tài)的光譜。 這一「物理+生成」的混合邏輯，使 SpectroGen 既能保持可解釋性，又能高速運(yùn)行。它本質(zhì)上是一臺(tái)虛擬光譜儀——輸入一種信號(hào)，生成另一種測(cè)量結(jié)果。

用數(shù)據(jù)打點(diǎn)樣

團(tuán)隊(duì)以國(guó)際礦物學(xué)協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù) RRUFF 為驗(yàn)證集，共使用約 6000 個(gè)礦物樣本。 在 IR–Raman 和 XRD–Raman 兩類(lèi)跨模態(tài)任務(wù)中，SpectroGen 生成的光譜與真實(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果平均相關(guān)性達(dá)到 99%，強(qiáng)度均方誤差僅 0.01 a.u.，結(jié)構(gòu)相似度指數(shù)（SSIM）高達(dá) 0.96–0.97。

圖 3：對(duì)紅外到拉曼和 X 射線衍射到拉曼任務(wù)的整個(gè)生成數(shù)據(jù)集進(jìn)行了光譜特征評(píng)估。

更令人意外的是，AI 生成的光譜信噪比甚至優(yōu)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)——例如某礦物樣本的信噪比由 3.1 提升至 11.1。在信息保持性測(cè)試中，研究者用生成光譜訓(xùn)練材料分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確率達(dá)90.476%，比直接用實(shí)驗(yàn)光譜（69.878%）提升約 20 個(gè)百分點(diǎn)。

在效率上，SpectroGen 能在一分鐘內(nèi)完成一次完整生成，速度比傳統(tǒng)測(cè)量快約一千倍。團(tuán)隊(duì)指出，這意味著在未來(lái)的生產(chǎn)線中，僅需一臺(tái)紅外攝像機(jī)即可完成多模態(tài)檢測(cè)，而無(wú)需昂貴的 X 射線或拉曼設(shè)備。

結(jié)語(yǔ)

團(tuán)隊(duì)表示，SpectroGen 可以為任何類(lèi)型的礦物生成光譜。在制造業(yè)，它可用于電池、半導(dǎo)體、藥物等產(chǎn)業(yè)的質(zhì)量控制，只需一次簡(jiǎn)單掃描便可獲得多模態(tài)指標(biāo)。在科研與藥物研發(fā)中，研究者能快速篩查大規(guī)模候選樣本，節(jié)省大量實(shí)驗(yàn)時(shí)間與設(shè)備成本。

通過(guò)將光譜數(shù)據(jù)視為一種抽象的數(shù)學(xué)分布表示，模型能夠生成獨(dú)立于鍵和晶體結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)物理表示的光譜，這種抽象使 SpectroGen 能夠彌合物理實(shí)驗(yàn)與計(jì)算分析之間的差距，拓展光譜生成在各個(gè)領(lǐng)域的通用性。

SpectroGen 不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)擬合，而是一個(gè)具有物理意識(shí)的生成系統(tǒng)——它知道光譜為何成形，也能在不同實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ介g自洽地「遷移」信息。這類(lèi)模型或?qū)⒊蔀槲磥?lái)科學(xué) AI 的基礎(chǔ)模板。

https://phys.org/news/2025-10-quality-materials-easier-ai-tool.html