Methoden zur Spektrenvorhersage

Die unüberschaubare Vielzahl an denkbaren Substrukturen ergibt eine unendliche Anzahl an sich überlappenden Signalmustern und -bereichen. Die Verknüpfungen von Struktur und Spektrum lassen sich nur schwer in universell einsetzbare und verläßliche Regeln zur Computerverarbeitung fassen . Selbst ein erfahrener Spektroskopiker wird oftmals Schwierigkeiten haben, die Einzelschritte der Interpretation explizit zu formulieren, da sich viele Spektrenmerkmale verschiedenen Strukturmerkmalen zuordnen lassen und die Identifikation oft zu einem großen Teil auf Intuition beruht.

• Eine direkte Vorhersage bzw. Berechnung von Infrarotspektren ist mittels ab initio oder dichtefunktionaler Methoden möglich. Die Ergebnisse zeigen zwar meist gute Übereinstimmung mit experimentellen Werten, jedoch sind die Rechnungen trotz der hohen Kapazität heutiger Rechnersysteme sehr zeitintensiv.
• Semiempirische Verfahren arbeiten deutlich schneller, wobei die so ermittelten Wellenzahlen oft erst nach einer Skalierung mit einem empirisch ermittelten Faktor den Bereich der experimentellen Werte erreichen.
• Die Korrelation von Struktur und Infrarotspektrum mittels eines neuronalen Netzes beschreitet einen ganz anderen Weg. Bei diesem datenbasierten Ansatz lernt das neuronale Netz den Zusammenhang zwischen Struktur und Spektrum selbständig anhand einer Reihe von Beispielstrukturen und Spektren. Ein trainiertes, neuronales Netz ist dann in der Lage für eine ihm bis dahin unbekannte Verbindung das Spektrum vorherzusagen. Da die Methode datenbasiert ist, lassen sich damit Infrarotspektren einschließlich des charakteristischen Fingerprintbereichs vorhersagen. Die Vorhersagequalität ist dabei ebenso wie die Rechenzeit nahezu unabhängig von der Größe des Moleküls.

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© Prof. Dr. J. Gasteiger, Dr. Th. Engel, CCC Univ. Erlangen, Wed Jun 9 12:55:22 2004 GMT
 BMBF-Leitprojekt Vernetztes Studium - Chemie