气体
预测精度高达0.98，清华、深势科技等提出基于Transformer的MOF材料多功能预测框架
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）由于其独特的性能而成为气体分离领域一种有前途的材料。传统的模拟方法，如分子动力学，复杂且计算量要求高。虽然基于特征工程的机器学习方法表现更好，但由于标记数据有限，很容易出现过度拟合。此外，这些方法通常是针对单一任务而设计的。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 Science Institute，Beijing，AISI） 组成的多机构团队，合作提出了 Uni-MOF，一种用于
3/5/2024 3:14:00 PM
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