上海AI实验室发布NMRTrans：从实验核磁谱图逆向推导分子结构，提升解析精准度
核磁共振（NMR）谱学是分子结构鉴定中常用的手段。目前，人工智能辅助的NMR解析面临模拟与实验数据不一致、缺乏物理知识引导两大瓶颈，导致分析结果精度不足。为此，上海人工智能实验室（上海AI实验室）推出了NMRTrans——一种针对真实实验NMR谱图的分子结构解析新方法。其核心特点包括：● 弥合数据差异：突破海量文献提取的难点，建立了包含约24万条优质样本的大规模真实实验谱图基准集合SA-MolNMR-SI-240K，使模型直接掌握真实科研环境中的物理分布，摆脱对理想化模拟数据的依赖；● 重构物理先验：打破
上海AI实验室联合中科大发布SpectrumWorld，打造谱学智能新基建
谱学作为鉴定、表征、测量及预测物质结构的“基石工具”，在新材料研发、药物筛选和生命科学领域扮演着不可或缺的角色。近年来，人工智能大模型为谱学数据的智能化分析开辟了全新路径，但该领域研究长期受困于四大核心难题：高质量实验数据匮乏且分布不均、计算光谱与真实实验环境存在巨大域间差距、多种光谱模态（如IR、NMR、MS）难以统一对齐，以及缺乏标准化基准导致模型评估碎片化。这些问题严重阻碍了谱学智能从“单点突破”向“系统创新”的跨越。为突破上述瓶颈，上海人工智能实验室联合中国科学技术大学等机构，共同推出了谱学智能研