Wiley, einer der weltweit größten Verlage und ein global führendes Unternehmen im Bereich Forschung und Lehre, gab heute die Veröffentlichung von zwei neuen Wiley SmartSpectra-Datenbanksammlungen bekannt, die unter Verwendung modernster Techniken des maschinellen Lernens generiert wurden, um die Anzahl der für die Analyse verfügbaren Spektraldaten deutlich zu erweitern.
Diese neuen Datensammlungen, die Wiley SmartSpectra Vapor Phase IR Database Collection und die Wiley SmartSpectra Raman Database Collection, wurden von Wiley Science Solutions mithilfe einer KI-gestützten Spektrumvorhersage-Engine erstellt, die aus den hochwertigen, umfassenden Spektraldatenbanksammlungen des Unternehmens abgeleitet wurde – den größten im Handel erhältlichen. Diese neuen Datenbanken decken ein breites Spektrum an Verbindungen ab, darunter allgemeine organische Stoffe, Biochemikalien, Arzneimittel, Farbstoffe, Lebensmittelverbindungen, Industrieverbindungen, Monomere, Schadstoffe und mehr.
Wissenschaftler verwenden Spektralsuchsoftware zusammen mit Spektralreferenzdatenbanken, um „unbekannte“ Substanzen zu identifizieren oder die Zusammensetzung von Materialien zu überprüfen. Zunächst misst ein Infrarot- oder Raman-Spektrometer eine Substanz und erstellt ein Spektrum, das als Diagramm mit einer für das Probenmaterial spezifischen Reihe von Spitzen dargestellt wird. Dieses Spektrum wird dann mithilfe einer Spektralsuchsoftware mit einer Spektraldatenbank verglichen, die die gemessenen Spektren bekannter Substanzen enthält. Mithilfe von Algorithmen findet die Spektroskopiesoftware die beste Übereinstimmung zwischen dem gemessenen unbekannten Spektrum und der Bibliothek bekannter Spektren, und die Ergebnisse lassen auf die wahrscheinlichste Identität der Substanz schließen.
