3月30日，华东师范大学潘丽坤教授、内蒙古师范大学王锴副教授和泰山学院玄晓阳（共同通讯）在Environmental Science & Technology发表了题为“Machine Learning Accelerated Discovery of Covalent Organic Frameworks for Environmental and Energy Applications”的综述论文，总结了机器学习（ML）在基于传统实验和高通量计算筛选的共价有机框架（COFs）筛选、设计、优化和性能预测中的功能，并重点探讨了ML与COFs在二氧化碳捕获、甲烷存储、气体分离和催化中的应用。
作为通过共价键将预先设计的有机配体相互连接而形成的新型多孔晶体材料，共价有机框架（COFs）自2005年由Yaghi等人首次合成以来，已引起了越来越多的关注。COFs的高比表面积、可调控的结构功能空间以及可调节的孔径，使其在吸附与分离、催化、传感和能量存储等多种应用中展现出巨大的潜力。随着现代工业对高性能材料需求的不断增长，对材料结构和性能的精确控制变得日益迫切。传统的材料研究方法依赖于人工实验，通过假设和验证的过程逐步接近目标材料。然而，这种方法不仅耗时耗力，而且效率不高。从新材料原型的发现到其成熟应用，往往需要经历漫长的周期。特别是，COFs中丰富多样的配体类型使得仅依靠大量重复实验来筛选理想的配体类型和组合变得不切实际。
随着计算机科学的进步，基于分子模拟的高通量计算筛选方法在材料发现中变得至关重要，但它们在计算资源和时间方面面临限制。目前，机器学习（ML）已成为许多领域的变革性工具，能够分析大数据集，识别潜在模式，并高效准确地预测材料性能。这种方法被称为“材料基因组学”，将高通量计算筛选与机器学习相结合，以预测和设计高性能材料，显著加快了与传统方法相比的发现过程。本综述讨论了机器学习在COFs的筛选、设计和性能预测中的功能，并强调了它们在二氧化碳捕获、甲烷存储、气体分离和催化等各个领域的应用，从而为COF材料及其应用提供了新的研究方向，并加深了对这些材料的理解。
总结与展望
近年来，专注于利用机器学习（ML）方法开发共价有机框架（COFs）的研究论文较少。随着大数据时代的到来，机器学习的潜力日益凸显，为COFs的进一步发展提供了可能性。本综述总结了机器学习辅助下COFs在二氧化碳捕获、甲烷存储、气体分离、催化等领域的不同应用。目前，机器学习已成为探索COFs领域的重要工具。当与分子模拟（MS）、巨正则蒙特卡罗（GCMC）和密度泛函理论（DFT）结合时，机器学习不仅揭示了传统技术难以检测的特征之间的关联，还对COFs领域产生了深远影响。然而，机器学习在COFs研究中的应用仍处于上升趋势，展现出巨大潜力的同时也存在一些局限性：
数据集的稀缺性与质量问题
特征工程的复杂性
高计算成本
多目标优化的挑战
模型可解释性的局限
实验验证的困难
相关挑战：
1.描述符的多样性与选择性
2.训练模型的普适性与过拟合问题
3.跨学科知识的整合
总体而言，机器学习在COFs领域的发展前景极为广阔。COFs凭借其精确的结构控制和多样化的应用潜力，为机器学习算法提供了丰富的研究空间。目前，由于机器学习指导COF开发的文献有限，本综述重点介绍了利用机器学习指导COF设计在不同应用中的代表性工作，主要作为未来研究的指南。随着机器学习方法的不断发展，其与COF研究的结合在推动创新和开拓材料设计与工程新领域方面具有巨大潜力。
声明：本公众号仅用于分享前沿学术成果，无商业用途。如涉及侵权，请联系公众号后台删除！
