康奈尔大学团队开发了多智能体神经符号框架AIMe，结合化学规则与神经网络模拟分子碎裂，为PubChem中超过1亿个小分子生成了8亿多张预测质谱，构建了MS²KOSMOS，使可搜索质谱空间扩大约3个数量级。该模型在CASMI等测试中表现领先，并应用于小鼠代谢物及GNPS数据库注释，但结果仍属Level 3注释，需实验验证。

FIORA是一种开源图神经网络，旨在通过模拟分子键断裂来预测化合物的质谱。该模型通过局部分子邻域学习断裂模式，显著提高了预测质量，尤其在保留时间和碰撞截面方面。FIORA的模块化设计支持多种预测目标，并在多个数据集上优于现有算法，为非靶向代谢组学提供了新的工具，推动了化合物鉴定的进展。