في خطوة ثورية نحو تحسين أدوات التحليل الكيميائي، كشف الباحثون عن نموذج عميق قابل للعكس يركز على طيف الكربون-13 (13C NMR) باستخدام شبكة عصبية قابلة للعكس. يُعتبر هذا النموذج ثمرة جهود مكثفة في حقل الكيمائي المعلوماتي (Chemoinformatics)، حيث يمكنه التعامل مع الاتجاهين بين الهياكل الجزيئية والطيف بأداء عالٍ وبدقة كبيرة.

تم تصميم النموذج بلغة خوارزمية متقدمة، حيث يرتكز على كتل ثنائية الاتجاه (bijective blocks) من نمط i-RevNet. مما يتيح إمكانية التحويل إلى الأمام وعكسه بشكل تلقائي. إذ يعتمد النموذج على تدريب مدروس لكود طيف مصنّف (128-bit binned spectrum code) من خلال استخدام ترميز لهياكل جزيئية قائمة على الرسوم البيانية.

وفي مراحل الاستدلال، يتم استخدام نفس الشبكة المدربة لتوليد مرشحات هيكلية محتملة من كود الطيف، مما يبرز الطبيعة المتعددة للهياكل المحتملة الناتجة من طيف واحد. وُلّدت النتائج الأولية على مجموعة مصفاة نتائج مُشجعة، حيث أظهر النموذج دقة تفوق الصدفة في التنبؤ بكود الطيف، وأنتج إشارات هيكلية ذات معنى عند عكس التطبيق على أطياف التحقق.

تُظهر هذه النتائج أن الأنماط القابلة للعكس يمكن أن توحد بين توقع الطيف وتوليد مرشحات ذات وعي بالمتغيرات، في نموذج شامل من البداية للنهاية. هذه الابتكارات تعد بإحداث تغيير جذري في طرق تحليل الجزيئات وتوسيع نطاق استخدامها في مجال الكيماويات الحاسوبية.