論文の概要: A generative artificial intelligence framework based on a molecular diffusion model for the design of metal-organic frameworks for carbon capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08695v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 19:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:57:11.444092
• Title: A generative artificial intelligence framework based on a molecular diffusion model for the design of metal-organic frameworks for carbon capture
• Title（参考訳）: 分子に基づく生成人工知能フレームワーク 炭素捕獲のための金属-有機組織設計のための拡散モデル
• Authors: Hyun Park, Xiaoli Yan, Ruijie Zhu, E. A. Huerta, Santanu Chaudhuri, Donny Cooper, Ian Foster, Emad Tajkhorshid
• Abstract要約: GHP-MOFassembleは、CO2容量と合成可能なリンカーを備えたMOFの合理的かつ迅速な設計のための生成人工知能フレームワークである。 GHP-MOFassembleは、一意性、合成可能性、構造的妥当性のためにAI生成のMOFをスクリーンし、検証する。 仮説MOFデータセットの96.9%以上の2$m mol/g$以上のCO2容量を持つAI生成MOFの上位6つを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7693836475281297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metal-organic frameworks (MOFs) exhibit great promise for CO2 capture. However, finding the best performing materials poses computational and experimental grand challenges in view of the vast chemical space of potential building blocks. Here, we introduce GHP-MOFassemble, a generative artificial intelligence (AI), high performance framework for the rational and accelerated design of MOFs with high CO2 adsorption capacity and synthesizable linkers. GHP-MOFassemble generates novel linkers, assembled with one of three pre-selected metal nodes (Cu paddlewheel, Zn paddlewheel, Zn tetramer) into MOFs in a primitive cubic topology. GHP-MOFassemble screens and validates AI-generated MOFs for uniqueness, synthesizability, structural validity, uses molecular dynamics simulations to study their stability and chemical consistency, and crystal graph neural networks and Grand Canonical Monte Carlo simulations to quantify their CO2 adsorption capacities. We present the top six AI-generated MOFs with CO2 capacities greater than 2 $m mol/g$, i.e., higher than 96.9% of structures in the hypothetical MOF dataset.
• Abstract（参考訳）: 金属-有機フレームワーク(MOFs)はCO2を捕捉する大きな可能性を秘めている。 しかし、最高の性能を持つ材料を見つけることは、潜在的な建築ブロックの広大な化学空間を考える上で、計算的および実験的に大きな課題をもたらす。 本稿では、生成人工知能(AI)であるGHP-MOFassembleを紹介し、CO2吸着能力と合成可能なリンカーを有するMOFの合理的かつ迅速な設計のための高性能なフレームワークについて紹介する。 GHP-MOFassembleは、3つの予備選択された金属ノードのうちの1つ(Cuパドルホイール、Znパドルホイール、Znテトラマー)を原始立方体トポロジーでMOFに結合する新しいリンカーを生成する。 GHP-MOFassemble screens and whethers AI- generated MOFs for uniqueness, synthesizability, structure validity, using molecular dynamics Simulations to study their stability and chemical consistency, and crystal graph neural network and Grand Canonical Monte Carlo Simulations to Quantify their CO2 Adsorptionacities。 仮説MOFデータセットの96.9%以上である2$m mol/g$以上のCO2容量を持つAI生成MOFの上位6つを提示する。

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