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MOF/COF预测合成的AI展望论文

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AI 综述

Bin Feng 等人在 arXiv 发布一篇 Perspective 论文（arXiv:2610.12739），讨论 AI 与机器学习如何将 MOF（金属有机框架）和 COF（共价有机框架）的目标结构合成条件预测，从依赖化学直觉的试错实验中解放出来。 作者称 MOF/COF 合成涉及多维相互依赖的变量空间，难以参数化预测。文章是展望性设想：作者称预测性合成将从静态配方推荐走向实验室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，以加速晶态材料发现；目前仅为研究方案，无实验验证结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月12日 12:00
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

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月12日
  1. arXiv · Materials Science
    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

    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。

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