提出不确定性感知的离子液体筛选工作流

Alexander Lobo 等提交论文（arXiv:2610.17171），提出一个将数据处理、深度学习属性预测、不确定性估计与基于物理的计算耦合的离子液体筛选工作流，用于分布外候选材料筛选。 作者以烟气 CO2 捕集为例演示该工作流，依据 CO2 溶解度、离子液体黏度和工作容量预测性质并选出 Pareto 最优的新候选材料。以上信息仅来自论文摘要，摘要未说明实验、基准或定量结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。