在金属有机框架中,人工智能驱动的进步:从数据到设计和应用
Yuhang Song1, Jiakai Li1, Dongzhi Chi2
1Tianjin Key Laboratory of Life and Health Detection, Life and Heath Intelligent Research Institute, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China. liujie2022@email.tjut.edu.cn.
Chemical communications (Cambridge, England)
|September 29, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 加快了金属有机框架 (MOF) 的发现. 这些先进的计算方法使新型MOF材料的设计,属性预测和合成规划更快.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学的计算化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 金属有机框架 (MOF) 为气体储存和碳捕获等应用提供可调节的性能.
- MOFs的巨大化学空间挑战了传统的发现方法.
- 人工智能和机器学习正在成为克服这些局限性的强大工具.
研究的目的:
- 为加速MOF研究提供AI驱动策略的全面审查.
- 突出关键的人工智能技术及其对MOF设计和选的影响.
- 讨论人工智能加速MOF创新的当前挑战和未来方向.
主要方法:
- 审查AI/ML技术,包括深度学习,图形神经网络和生成模型.
- 讨论人工智能模拟框架和与机器人技术的整合.
- 分析相关数据库和数据协议.
主要成果:
- 人工智能/ML显著增强了MOF属性预测,结构生成和合成规划.
- 图形神经网络和主动学习 (AL) 推动了结构-属性关系的突破.
- 与机器人的整合为自主MOF实验室铺平了道路.
结论:
- 人工智能为快速的MOF发现和优化提供了变革潜力.
- 解决数据质量,可解释性和验证方面的挑战对于未来的进步至关重要.
- 基于物理的ML和增强的AI-机器人集成是未来研究的关键途径.
