The Rise of Generative AI for Metal-Organic Framework Design and Synthesis

生成式人工智能技术的进展正在改变金属有机框架材料（MOFs）的设计与发现方式。本文观点阐述了从繁琐的MOF候选结构枚举，向能够自主提出并在实验室中按需合成新多孔网络结构的生成式方法的转变。我们概述了深度学习模型的应用进展，例如变分自编码器、扩散模型以及基于大语言模型的智能代理，这些模型得益于MOF研究社区不断增长的数据资源，能够提出新颖的晶体材料设计方案。这些生成工具可以与高通量计算筛选，甚至自动化实验相结合，构建加速的闭环发现流程。其结果是形成了一种网络化学的新范式，使人工智能算法能够更高效地指导高性能MOF材料的开发，以用于净化空气和能源相关的应用。最后，我们指出了当前仍存在的挑战，包括合成可行性、数据集的多样性，以及进一步融合领域知识的必要性。

论文试图解决金属-有机框架（MOF）材料设计和发现过程效率低下的问题。传统方法依赖繁琐的候选结构枚举，难以快速发现高性能MOF材料，而生成式人工智能可能能够自主提出和合成新型多孔材料结构。这是一个在材料科学与人工智能交叉领域中正在兴起的新问题。

论文提出将生成式人工智能（如变分自编码器、扩散模型和基于大语言模型的代理）引入MOF设计，利用MOF社区积累的数据，实现自动化生成和实验合成新材料。相比传统方法，该方法具有更高的效率和可扩展性，并能结合高通量计算和自动化实验形成闭环发现流程。

1. 提出了AI驱动的MOF设计新范式，强调生成模型在材料创新中的潜力 2. 整合了高通量计算筛选和自动化实验，形成闭环材料发现流程 3. 强调了AI在清洁能源和空气净化等关键应用中的材料设计能力 4. 指出了合成可行性、数据多样性及领域知识整合等未来挑战

1. Deep generative models for molecular design: A review of recent advances 2. Machine learning for metal-organic frameworks: Structure-property prediction and discovery 3. Automated discovery of new materials using deep reinforcement learning 4. High-throughput screening and machine learning in nanoporous materials discovery