山西
化石燃料的廣泛使用導致環境污染問題日益嚴重，特別是溫室氣體排放引發的氣候變化已引起全球高度關注。減少二氧化碳排放不僅是實現碳達峰與碳中和目標的關鍵舉措，更是化學工程領域邁向可持續發展與環境保護的必由之路。近年來，膜技術作為綠色低碳的二氧化碳捕集方案取得重大突破，其中多孔框架材料的出現尤為引人注目。在眾多材料中，金屬有機框架（MOFs）因其獨特的結構優勢在氣體分離領域獲得廣泛應用。由于在配位化學領域的開創性貢獻，MOF材料的發明者榮獲了2025年諾貝爾化學獎，彰顯了其重要的科學和應用價值。
盡管相關領域獲得了一些進展，但是在分離體系中框架結構的柔性對動力學行為的影響的內在機制仍然未得到充分探索，這一定程度上限制了材料的開發進度。而且當前研究仍然依靠大規模的試錯方式進行材料開發，機器學習方法和理論計算、實驗存在一定的脫節現象。近年來，人工智能的興起打開了材料智能開發的突破口，通過人工智能驅動的自動化實驗和智能設計融合的途徑，幫助人們理解材料-性能之間的構效關系并極大促進了材料開發的進度。
為了研究上述問題，鄭州大學周震團隊系統綜述了人工智能驅動用于CO2捕集的MOF材料的相關研究進展。文章全面梳理了從理論計算、機器學習到全自動實驗的智能設計全鏈條策略，為開發高性能碳捕集材料提供了新視角。此外，文章深入剖析了該領域在計算方法、智能計算及AI-理論-實驗融合等方面面臨的關鍵挑戰，并展望了未來發展方向，為智能化設計MOF材料提供了有益的見解。
相關成果以“The evolution of MOF discovery for CO2 capture: From high-throughput screening to AI design and automated laboratories”為題，在Materials Today上發表綜述文章。鄭州大學化工學院為第一單位，博士研究生邱勇為論文第一作者，田蕓副教授和周震教授為共同通訊作者。本研究得到國家自然科學基金、河南省自然科學基金的支持。
文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.mattod.2025.10.017
（來源：IRC4SE2版權屬原作者 謹致謝意）
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