QM9S

MAST框架增强光谱分子结构解析能力

研究人员开发了MAST，一个新颖的基于扩散的模型框架，旨在改进从光谱数据中解析分子结构。MAST在去噪过程中引入了显式的基元先验，以增强光谱-结构关系的学习，尤其是在处理有限的配对数据时。此外，它将扩散采样重构为奖励引导的树搜索，以有效地识别高质量的分子候选。该框架在QM9S基准测试中表现强劲，实现了94.89%的精确恢复，提高了3D保真度，同时保持了化学有效性。