arXiv · Materials Science· Bin Feng, Reid A. Coyle, Shyam Chand Pal, Peter Walther, Saeun Park, Zhiling Zheng·· 5 小时前
MOFs 与 COFs 的预测性合成：AI 与机器学习如何走向实验室实时控制
Predictive Synthesis of MOFs and COFs
arXiv:2610.12739v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Bin Feng, Reid A. Coyle, Shyam Chand Pal, Peter Walther, Saeun Park, Zhiling Zheng
研究任务与主要进展
这是一篇关于 MOFs 和 COFs 预测性合成的 Perspective 文章，讨论如何借助 AI 和机器学习把针对目标结构的合成条件预测从依赖化学直觉的试错实验中解放出来。作者指出 MOF/COF 合成涉及多维相互依赖的变量空间，难以参数化预测。文章设想预测性合成将从静态配方推荐走向实时控制和可迁移的框架形成原理，把试错转化为可量化的化学推理，加速晶态材料发现。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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