論文の概要: Sustainable Metal-Organic Framework Water Harvesters in the Artificial Intelligence Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29179v1
• Date: Wed, 27 May 2026 23:30:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.559663
• Title: Sustainable Metal-Organic Framework Water Harvesters in the Artificial Intelligence Era
• Title（参考訳）: 人工知能時代における持続的金属-有機組織型水ハーベスター
• Authors: Reid A. Coyle, Shyam Chand Pal, Peter Walther, Saeun Park, Bin Feng, Zhiling Zheng,
• Abstract要約: 金属-有機フレームワーク (MOF) は, 調整可能な細孔環境のため, 水収穫に優れた候補である。 人工知能(AI)をMOF発見に統合することで、高性能な吸着剤の設計をさらに加速させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1648110351960725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metal-organic frameworks (MOFs) are excellent candidates for water harvesting due to their tunable pore environments, which can be precisely engineered to capture and release water in arid conditions. Integrating artificial intelligence (AI) into MOF discovery can further accelerate the design of high-performance sorbents by identifying structural features that enhance atmospheric water harvesting (AWH), stability, and cycling efficiency. In this Perspective, we examine key MOF design principles, including cooperative adsorption, operational relative humidity (RH), uptake capacity, hysteresis, and scalability. We highlight recent design advancements such as multivariate strategies and long-arm linker extension, and examine how these principles tune pore capacity and hydrophilicity, while preserving stability and crystallinity. Furthermore, we discuss how AI, large language models (LLMs), and data mining can accelerate the discovery process through predictive synthesis, inverse design, and elucidating synthesis-structure-property relationships for the next generation of MOF water harvesters.
• Abstract（参考訳）: 金属-有機フレームワーク (MOF) は, 乾燥した環境下での水分の採取・放出を正確に行うことのできる, 調整可能な細孔環境のため, 水収穫に優れた候補である。 人工知能(AI)をMOF発見に統合することで、大気水収穫(AWH)、安定性、サイクリング効率を高める構造的特徴を識別することで、高性能な吸着剤の設計をさらに加速することができる。 本稿では, 協調吸着, 操作相対湿度(RH), 取り込み能力, ヒステリシス, 拡張性など, 主要なMOF設計原則を検討する。 本稿では,多変量戦略やロングアームリンカー拡張といった最近の設計の進歩に注目し,安定性と結晶性を維持しつつ,これらの原理が孔容量と親水性をどのように調整するかを検討する。 さらに、AI、大規模言語モデル(LLM)、データマイニングが、次世代のMOF水収穫機において、予測合成、逆設計、および合成-構造-プロパティ関係の解明を通じて、発見プロセスをいかに加速するかについて議論する。

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