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预计准确率达95.7%，ChatMOF利用LLM预计和生成金属有机框架
编辑 | X金属有机框架（MOF）因其孔隙率大、表面积大和出色的可调性而用于许多化学应用。然而，在利用 AI 深入探索 MOF 设想与机能优化的研究征途中，科学家们正面临着前所未有的挑战。去年 3 月，韩国科学技术院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）的研究人员提出的 MOFTransformer 模型经过一百万个假设…- 23
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预计精度高达0.98，清华、深势科技等提出鉴于Transformer的MOF质料多功能预计框架
编辑 | X气体分离对于工业生产和环境保护至关重要，金属有机框架（MOF）由于其独特的机能而成为气体分离范畴一种有前途的质料。传统的模拟方法，如分子动力学，复杂且计算量要求高。虽然鉴于特征工程的机器进修方法表现更好，但由于标识数据有限，很容易出现过度拟合。此外，这些方法通常是针对单一恣意而设计的。为了应对这些挑战，由清华大学、加州大学、中山大学、苏州大学、深势科技和北京科学智能研究院（AI for…- 8
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