阿尔托大学和丹麦技术大学的研究人员已经开发了人工智能(AI)，以认真加速新技术从可穿戴电子设备到柔性太阳能电池板的开发。代表“光谱学人工智能”的ARTIST立即确定分子对光的反应方式，这是掌握关键知识的基础，可为明天的技术创建所需的设计器材料。

传统上，科学家们使用光谱学研究对外部刺激的分子反应，而光谱学是自然科学和工业界广泛使用的方法。光谱学通过观察材料对例如光的响应来探测其内部性能，并导致了无数日常技术的发展。但是，现有的实验和计算光谱方法可能会非常昂贵。在高度专业化的实验室中，时间是昂贵的，并且常常受到严格限制，而计算却可能是乏味且耗时的。

利用ARTIST，研究团队为我们如何确定单个分子的光谱或对光的响应提供了范式转变。

“通常，为了找到适合设备的最佳分子，我们必须将先前的知识与某种程度的化学直觉相结合。然后检查它们各自的光谱是一个反复试验的过程，可能会持续数周或数月，这取决于可能适合此工作的分子数量。阿尔托大学的博士后研究员米利卡·托多罗维奇(MilicaTodorović)说，我们的AI可以立即为您提供这些特性。

ARTIST凭借其速度和准确性，有潜力加快柔性电子产品的开发，包括具有类似屏幕功能的发光二极管(LED)或纸张。作为实验室基础研究和特征的补充，ARTIST可能还拥有生产更好的电池和催化剂以及创建具有精心选择的颜色的新化合物的关键。

多学科团队在短短几周内就对AI进行了培训，其中包含了132,000多种有机分子的数据集。ARTIST可以以极高的准确性预测这些分子(以及性质相似的分子)将如何对光流做出反应。该团队现在希望通过向ARTIST训练更多的数据来扩展其能力，以使它成为更强大的工具。

全世界的实验室中都有大量的光谱信息。我们希望继续用更多的大型数据集训练ARTIST，以便有一天有越来越多的数据输入，就可以不断学习。”阿尔托大学教授Patrick Rinke解释说。