人工智能在金属有机框架（MOFs）领域的推动：从数据到设计与应用

《Chemical Communications》：AI-driven advances in metal–organic frameworks: from data to design and applications

人工智能加速金属有机框架（MOFs）研究综述：探讨AI在MOFs结构预测、生成与合成规划中的应用，图神经网络等模型突破结构-性能关联，但数据质量与实验验证仍是挑战，未来需融合物理信息模型与化学机器人。

　　

金属有机框架（MOFs）是一类多功能的多孔材料，具有前所未有的结构可调性、表面积以及在气体储存、碳捕获和生物医学等领域的应用潜力。然而，它们巨大的化学设计空间给传统的发现和优化方法带来了重大挑战。人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新进展为这一领域带来了变革性的能力，实现了精确的性能预测、自动化结构生成和大规模合成规划。本综述全面概述了利用AI加速MOF研究的策略，讨论了关键数据库、深度学习架构、生成模型以及混合AI-仿真框架，这些技术重塑了高性能MOFs的设计和筛选过程。图神经网络等技术的应用在结构-性能预测方面取得了突破，而与机器人的结合则推动了自主实验室的发展。尽管取得了这些进展，但在数据质量、模型可解释性和实验验证方面仍存在挑战。未来的发展方向包括基于物理原理的ML模型、标准化的数据协议，以及AI与化学机器人的更深入整合。通过强调机遇和当前的限制，本综述旨在为下一代AI加速的MOF创新提供路线图。