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机器学习可用于预测一组材料的性质 根据一些材

时间:2019-05-31 02:27 作者:admin

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  为懂得决这个题目,Fairen-Jimenez及其来自比利时和美邦的配合家开荒了一种呆板练习算法来预测数千个MOF的板滞功能,因而只筑制那些具有须要板滞褂讪性的MOF。

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  由剑桥大学指引的研商职员行使他们的呆板练习算法来预测高出3000种现有MOF的性子,以及尚未正在实践室中合成的MOF。

  呆板练习可用于预测一组资料的性子 遵照少许资料 这些资料或者与21世纪的塑料雷同主要

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  MOF是由金属和有机原子维系正在沿道的自拼装3D化合物。与塑料雷同,它们用处遍及,能够定制成数百万种差别的组合。与基于仅正在一个偏向上成长的长链聚集物的塑料差别,MOF具有正在全面偏向上成长的有序晶体机闭。

  “咱们现正在或许同时讲明全面资料的景观,”Fairen-Jimenez说。“通过这种体例,咱们能够预测给界说务的最佳资料。”

  该结果宣告正在Cell Press期刊Matter的首版上,可用于显着加快资料正在分子标准上的外征和安排体例。

  研商职员行使众方针估计打算本领来修建MOF机闭和板滞景观的交互式舆图。最先,他们行使高通量分子模仿3,385个MOF。其次,他们开荒了一种可自正在行使的呆板练习算法,以自愿预测现有僧人未合成的MOF的板滞性格。

  MOF以粉末时势合成,但为了本质运用,将粉末置于压力下并变成更大的成形粒料。因为它们的众孔性,很众MOF正在这个进程中被压碎,铺张时辰和金钱。

  呆板练习可用于预测一组资料的性子,遵照少许资料,这些资料或者与21世纪的塑料雷同主要。

  “MOFs云云众孔,使得它们实用于各样差别的运用,但同时它们的众孔性使它们卓殊薄弱,”剑桥化学工程和生物技巧系的David Fairen-Jimenez博士说,他指引了这项研商。

  这些机闭具有高度众孔性和远大的轮廓积:一个平展的糖立方体巨细的MOF将笼罩六个足球场的面积。然而,大概有点违反直觉,MOF筑制高效的存储开发。任何给定MOF中的孔隙都能够定制,只需退换构件即可变成适合差别分子的完整样子的存储袋。

  研商职员曾经筑树了一个互动网站,科学家能够正在此中安排和预测己方的MOF的发挥。Fairen-Jimenez展现,该用具将有助于缩小正在该周围就业的实践主义者和估计打算机主义者之间的差异。“它应允研商职员行使他们所需的用具来统治这些资料:它简化了他们须要提出的题目,”他说。

  这种晶体机闭意味着MOF能够像积木雷同筑制:单个原子或分子能够切换进出机闭,这是塑料无法抵达的精准度。

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  研商职员行使呆板练习技巧无误预测金属有机框架(MOF)的板滞功能,这些框架可用于从戈壁中的气氛中提取水,蓄积垂危气体或为氢气汽车供电。

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