MOFMeld：一种用于碳捕集的金属–有机框架性质预测的结构–语言融合框架

为何更“聪明”的材料对净化空气至关重要

减少二氧化碳等温室气体对于减缓全球变暖至关重要，但要高效地从空气和工业尾气中捕集CO2仍然很困难。一类有前景的多孔晶体——金属–有机框架（MOF）——像海绵一样能够吸附CO2，然而只有极少数可能的MOF被实际测试过。本文介绍了MOFMeld，一种新的人工智能系统，它通过结合实验测量、计算模型和科学文献中的知识，帮助科学家更快速、更透明地在大量候选MOF中进行筛选。

引用: You, H., Zhang, S., Du, L. et al. MOFMeld: a structure–language fusion framework for MOF property prediction in carbon capture. npj Artif. Intell. 2, 47 (2026). https://doi.org/10.1038/s44387-026-00106-1

关键词: 碳捕集材料, 金属–有机框架, 材料科学的机器学习, 大型语言模型, 结构–语言融合