English(EN) ActMOF: Mapping Reticular Synthesis through Active Learning

AI基准ActMOF加速金属有机框架合成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了ActMOF，这是一个用于比较金属有机框架（MOFs）合成中主动学习策略的新基准。该系统使用来自铝-羧酸盐MOFs合成的实验测量数据，并通过衍射峰强度和宽度评估结晶度。通过对包括高斯过程、树集成和大型语言模型在内的策略进行基准测试，ActMOF确定高斯过程是在稀疏合成环境中主动学习的领先策略。随后，该系统成功地指导了在每个12次实验的预算内合成六种相关的铝MOFs。 AI

影响这项研究展示了AI如何加速材料发现和合成，有可能降低化学研究的实验成本和时间。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hongrui Sheng, Shutian Liang, Reid A. Coyle, Shyam Chand Pal, Peter Walther, Bin Feng, Xinyu Ding, Zhiling Zheng · 2026-10-15 04:00

ActMOF：通过主动学习绘制骨架合成图

arXiv:2610.19404v1 Announce Type: cross Abstract: Reticular chemistry allows metal-organic frameworks (MOFs) to be designed from their building units, yet their synthesis remains constrained by sparse experimental data, noisy crystallization outcomes, and the absence of benchmark…

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