33 分鐘生成 12 萬種碳捕捉候選材料，美國阿貢國家實驗室發布生成式 AI 框架，加速 MOFs 創新

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原標題：33 分鐘生成 12 萬種碳捕捉候選材料，美國阿貢國家實驗室發布生成式 AI 框架，加速 MOFs 創新
關鍵字：結構,框架,研究人員,數據,模型
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：7583字

內容摘要：

作者：十九
編輯：李寶珠，三羊
美國阿貢國家實驗室發布生成式 AI 框架 GHP-MOFsassemble，能夠隨機生成并組裝新的 MOFs 結構，篩選出高穩定性的 MOFs 結構，并測試其對二氧化碳的吸附能力。在工業化飛速發展的大環境下，地球正面臨著一個嚴峻而急迫的問題一一過度的二氧化碳排放。二氧化碳就像是一層無形的厚繭裹住了人類賴以生存的家園，悄然改變著全球的氣候，也帶來了諸如極端天氣頻發、生態系統重創、農業生產受阻和公共衛生挑戰等一系列連鎖反應。
作為一種解決二氧化碳高排放的前沿手段，碳捕捉技術的創新與發展顯得尤為重要，得到了更加廣泛的關注。該技術是利用物理或化學方法，從大型排放源中提取二氧化碳，并對其進行處理，避免二氧化碳直接進入大氣中，從而達到減排的目的。
近年來，一種名為金屬有機框架 (Metal-Organic Frameworks，簡稱 MOFs) 的新型多孔晶體材料，因其獨特的結構和性能引起了眾多研究者的廣泛關注。MOFs 由金屬離子與有機配體通過配位鍵自組裝而成，相較于傳統的活性炭、分子篩等固體吸附劑，它們更環保、能耗更低，在二氧化碳吸附方面展現出更好的性能。
然而

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