機械学習を用いた新規MOFの合成条件最適化

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タイトル別名
  • Machine-Learning-Assisted Synthesis of Novel MOFs
  • キカイ ガクシュウ オ モチイタ シンキ MOF ノ ゴウセイ ジョウケン サイテキカ

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抄録

一般に，金属–有機構造体（MOF）の節は複核金属クラスターから構成されており，その構造はドット（0D），ナノワイヤー（1D），ナノレイヤー（2D）など多岐にわたっている。MOF結晶を無機ナノクラスター集積構造と見做せば，単なる無機構造の凝集では実現困難な高度な自己組織化構造が達成可能であるため，優れた光物性や電子・イオン伝導特性の実現が期待できる。一方で，そのような多核金属が無限に連結された構造を持つMOFの結晶化は困難で，合成条件の最適化を効率化する手法の開発が求められてきた。本解説記事では，新規MOFの合成条件探索に，近年発展著しい機械学習の手法を活用する我々の試みを紹介する。

収録刊行物

  • ゼオライト

    ゼオライト 39 (4), 135-143, 2022-10-15

    一般社団法人日本ゼオライト学会

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