論文の概要: The Rise of Generative AI for Metal-Organic Framework Design and Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13197v1
- Date: Fri, 15 Aug 2025 21:49:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.649087
- Title: The Rise of Generative AI for Metal-Organic Framework Design and Synthesis
- Title（参考訳）: 金属-有機フレームワーク設計と合成のための生成AIの台頭
- Authors: Chenru Duan, Aditya Nandy, Shyam Chand Pal, Xin Yang, Wenhao Gao, Yuanqi Du, Hendrik Kraß, Yeonghun Kang, Varinia Bernales, Zuyang Ye, Tristan Pyle, Ray Yang, Zeqi Gu, Philippe Schwaller, Shengqian Ma, Shijing Sun, Alán Aspuru-Guzik, Seyed Mohamad Moosavi, Robert Wexler, Zhiling Zheng,
- Abstract要約: 生成人工知能の進歩は、金属-有機フレームワーク(MOF)の設計と発見の仕方を変えつつある。
このパースペクティブは、MOF候補の厳格な列挙から、オンデマンドで新しい多孔質構造体を自律的に提案、合成できる生成的アプローチへの移行を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.906896137135897
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advances in generative artificial intelligence are transforming how metal-organic frameworks (MOFs) are designed and discovered. This Perspective introduces the shift from laborious enumeration of MOF candidates to generative approaches that can autonomously propose and synthesize in the laboratory new porous reticular structures on demand. We outline the progress of employing deep learning models, such as variational autoencoders, diffusion models, and large language model-based agents, that are fueled by the growing amount of available data from the MOF community and suggest novel crystalline materials designs. These generative tools can be combined with high-throughput computational screening and even automated experiments to form accelerated, closed-loop discovery pipelines. The result is a new paradigm for reticular chemistry in which AI algorithms more efficiently direct the search for high-performance MOF materials for clean air and energy applications. Finally, we highlight remaining challenges such as synthetic feasibility, dataset diversity, and the need for further integration of domain knowledge.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能の進歩は、金属-有機フレームワーク(MOF)の設計と発見の仕方を変えつつある。
このパースペクティブは、MOF候補の厳格な列挙から、オンデマンドで新しい多孔質構造体を自律的に提案、合成できる生成的アプローチへの移行を導入する。
本研究は,MOFコミュニティの利用可能なデータ量の増加に支えられ,新しい結晶材料設計を提案する。
これらの生成ツールは、高速な計算スクリーニングと自動実験を組み合わせることで、加速されたクローズドループ発見パイプラインを形成することができる。
その結果, クリーンエア・エネルギー応用のための高性能MOF材料探索をAIアルゴリズムにより効率的に行うことが可能となった。
最後に、合成実現性、データセットの多様性、ドメイン知識のさらなる統合の必要性など、残りの課題を強調します。
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