Forschende der Friedrich-Schiller-Universität Jena, des Helmholtz-Zentrums Berlin, von HIPOLE Jena sowie des Schweizer Softwareunternehmens Zakodium haben mit SECS ein KI-basiertes System entwickelt, das die Analyse chemischer Strukturen auf Grundlage spektroskopischer Daten unterstützt.
Die künstliche Intelligenz kombiniert Methoden des maschinellen Lernens mit evolutionären Algorithmen, um spektroskopische Messdaten auszuwerten und mögliche Molekülstrukturen vorzuschlagen. In Benchmark-Tests identifizierte SECS die korrekte Struktur in mehr als 80 Prozent der Fälle als beste Vorhersage und erzielte damit eine Leistung, die mit der erfahrener Chemikerinnen und Chemiker vergleichbar ist.
Das System soll menschliche Expertise nicht ersetzen, sondern Forschende bei der Strukturaufklärung unterstützen. Es kann dabei helfen, Analyseergebnisse zu überprüfen und mögliche Unstimmigkeiten frühzeitig zu erkennen. Der Quellcode, die Modelldaten sowie eine öffentliche Testversion von SECS stehen der wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zur Verfügung.
Weitere Informationen finden Sie auf der Website der Universität Jena: https://www.uni-jena.de/en/427152/kuenstliche-intelligenz-wertet-chemische-spektren-in-minuten-aus