顆粒在線訊：怎樣在數(shù)分鐘內(nèi)完成對數(shù)十萬材料的性能預(yù)測，從而找到具有優(yōu)質(zhì)性能的碳捕獲和儲存（CCS）金屬有機(jī)框架材料（MOF）？近日，南京工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授萬夕里指導(dǎo)的2020級碩士研究生鹿存興通過一種計算法解決了這一問題。日前，相關(guān)研究論文作為《化學(xué)信息與建模雜志》封面文章刊發(fā)。

如何在數(shù)量龐大的MOF中找到具有優(yōu)異CCS性能的MOF是當(dāng)前學(xué)術(shù)研究中的難點(diǎn)。MOF由于在氣體吸附方面出色的優(yōu)異性能而被視為實(shí)現(xiàn)CCS的理想材料，但是 MOF的高度可調(diào)性導(dǎo)致可生成上百萬種不同的MOF。

據(jù)萬夕里介紹，鹿存興闡述了一種基于深度學(xué)習(xí)的端到端的MOF碳捕獲性能人工智能預(yù)測方法，這種方法具有兩大優(yōu)點(diǎn)：一是具有深度學(xué)習(xí)的特性，可以通過不斷的自我訓(xùn)練與調(diào)節(jié)尋找最優(yōu)的預(yù)測方法；二是其端到端的特性可供無計算機(jī)基礎(chǔ)的學(xué)者直接使用。

該計算方法避開了現(xiàn)有計算方法耗時耗力的弊端，開發(fā)出一種無需構(gòu)建描述符的端到端的預(yù)測方法，僅以晶體學(xué)信息文件（CIF）作為輸入，通過深度學(xué)習(xí)來自適應(yīng)地學(xué)習(xí)影響性能的高維度特征，從而對MOF的性能進(jìn)行快速而精準(zhǔn)的預(yù)測。

據(jù)介紹，鹿存興創(chuàng)新性地使用投影的方法，將材料領(lǐng)域中的三維結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為計算機(jī)可讀的二維信息，在結(jié)合時下計算機(jī)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)后，實(shí)現(xiàn)了端到端的性能預(yù)測。 “實(shí)驗(yàn)表明，我們的計算方法數(shù)分鐘內(nèi)可對幾十萬MOF進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測值前12%的MOF中包含了真實(shí)高性能材料中的99.3%?！甭勾媾d說，這一計算法在實(shí)際應(yīng)用中縮短了1/10的計算時間，即節(jié)省計算時間近一個量級。

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00092