中国博士生利用AI解决10年材料发现困境，ZIF晶体发现效率倍增

龙志超最近师从诺贝尔化学奖得主奥马尔·八木(Omar M. Yagi)，目前正在加州大学伯克利分校攻读博士学位，他领导的国际研究团队创建了一种名为AIRES（算法迭代晶格合成）的算法，这是一个以机器学习为指导的高通量实验平台，在搜索沸石材料中的晶体时，该平台使随机搜索方法的效率提高了一倍。我们开发了一种咪唑骨架（ZIF），将著名的锌基单键 ZIF 材料库直接扩展了三分之一，打破了该领域长达十年的停滞。 （来源：https://doi.org/10.1038/s44160-025-00939-9）在这项研究中，Rong Zchao首先使用了8个报道的ZIF连接分子与锌离子反应，总共进行了2688次结晶实验。在其中，我条件反应参数（包括温度、浓度和比率）是从预定义的反应 sp 中均匀采样的ace，从而建立包含成功和失败数据的初始知识库。 （来源：https://doi.org/10.1038/s44160-025-00939-9）接下来，我们选择了48个从未转化为ZIF单晶的新连接分子作为探索目标。在 AIRES 小组中，机器学习模型指导了实验过程，在大约 700 次实验中仅找到了 48 个能够形成 ZIF 的新连接子中的 10 个。结晶条件与单晶连接器兼容。与随机搜索组相比，这个效率提高了一倍。后者是一种盲目的尝试，完全取决于运气，需要大约 1,400 次实验才能达到相同的目标。这种比较不仅证明了 AIRES 的高效率，而且还表明显然经过高度研究的咪唑沸石结构的化学空间仍然等待着许多令人惊讶的发现。在更广泛的材料发现领域，新结构材料的发现AIRES 可用于从空气中收集饮用水，有效捕获导致气候变暖的二氧化碳，甚至还可以用于产生贫能源。荣子草告诉 DeepTech：“选择 ZIF 的主要原因有两个。一是它的结晶窗口很小，因此随机尝试效率低下，而且寻找合适的结晶条件是资源密集型的。此外，除了 ZIF 的生产之外，其他副产物晶体，例如有机金属络合物分子也可能出现在这个化学空间中。第二，对于各种有机连接体，ZIF 成功进行了晶体条件化，最终产生的 ZIF 的晶体结构表现出很大的多样性。 Presenta un buen desafío para nosotros para verificar la efectividad de la plataforma AIRES, ya que es difícil capturar la correlación entre diferentes sistemas de reacción alone la intuición humana.”（作者：Eiko Cho） AIR的五个组成部分有一个智能循环。发现、学习和再发现。这部分主要包含.液体分配器机器人，是厨师的精确设备，对金属销售、有机连接器和溶剂以及不同比例的接收者和环境的反应以及“cocinar”的温度恒定的指导。第二部分是图像识别部分。图案识别取决于晶体几何形状、颜色均匀性等。晶体的高恢复特性可以节省大量的可视化图像的工作量，特别是在拍摄效果时，可以确保照片中的水晶图像清晰可见。第三是单晶X射线衍射。将上一步中的候选晶体送入衍射仪进行最终测定。条件、反应结果等）这是您组织一切的部分。不同国家的最大影响在反应的结果中，设备使用了与实际的危机过程和过程有关的描述性描述。第五是算法决策。这也是AIRES的灵魂。在其中执行机器学习模型（例如随机森林）。 El modelo aprende de todos los datos previos de exito y fracaso y puede explorar qué tipos de propiedades moleculares del conector y qué condiciones de reacció它们不太可能生长晶体。 AIRES 的目标非常明确：最大限度地增加发现的新晶体的数量。因此，算法总是优先推荐实验模块来测试预测成功率最高的实验。为了避免重复测试几个非常相似的成功结晶条件，一旦成功生成链接器的 ZIF 晶体，该算法立即投入宝贵的实验资源搜索其他尚未成功的链接器。为了让 AIRES 每次能够运行更多的批次实验，团队还设计了更复杂的批次选择算法。我们不是简单地选择 N 个最有可能的候选反应，而是考虑候选反应的条件结晶概率，并在此基础上计算一系列实验共同产生多少新发现的希望，从而更有效地利用每个实验的机会。 （来源：https://doi.org/10.1038/s44160-025-00939-9）什么是网格材料？为什么我们需要它们？如上所述，Eikocho 是 Yaji 的学生，而 Yaji 的研究小组主要以网格材料的研究而闻名。以大家都熟悉的乐高积木为例。您可以使用不同形状和颜色的块来建造城堡、宇宙飞船和您能想象到的任何其他结构。 Rong Zchao 和他的团队正在做类似的事情，但是使用原子和分子水平的构建块。他们使用锌等金属原子作为附着点，使用有机分子作为“棒”，并将它们以精确的重复模式连接起来，形成称为有机金属框架的晶体材料。所举的咪唑沸石结构材料也是这种材料的一种。这些材料具有高精度的结构，充满纳米级的孔隙和通道。这些孔隙具有以下功能：首先，它充当吸附剂，像海绵一样吸收水分，选择性地捕获空气中的水分子，以在干旱地区收集水资源，或者捕获工业废气中的二氧化碳以遏制全球变暖。其次，它可以用作分子筛，其不同尺寸的孔仅允许某些气体或液体分子通过，这就是它用于分离混合物的原因，例如用于天然气的纯化。第三，它们充当微反应器，其孔充当“室”，其中化学反应发生得更有效、更干净。然而，要让这些能力真正发挥作用，你需要获得高质量的晶体。这确保了框架材料内孔结构的一致性和有序性。另一方面，单晶连接器被发现有十种类型，并产生了七种不同的拓扑结构。 AIRES 发现的 10 种连接器产生了属于 7 种不同拓扑的 11 种新晶体。一些新的连接体在与文献中不同的溶剂中形成经典的方钠石和方钠石结构。 （来源：https://doi.org/10.1038/s44160-025-00939-9）同时，更多的连接器导致全新的结构。例如，由5-溴咪唑形成的ZIF-A6表现出前所未有的双层结构，其中两层金属节点通过连接器共价连接。这也是 ZIF 化学中的全新拓扑结构。特别令人感兴趣的是两个新的连接体，5-溴咪唑和d 4-氰基咪唑，分别形成 crb 和 DFT 拓扑。此前人们认为它只能由最简单的没有取代基的咪唑连接体形成。目前，具有独特取代基的连接子也可以用来构建这些结构，这刷新了人们对ZIF结构设计的理解。不仅如此，复杂的配位化学还带来了意想不到的好处。也就是说，AIRES 还发现了四个连接子，它们并不形成预期的三维 ZIF，而是形成分层 ZIF。在这些现有结构中，溶剂分子和主链连接体等支持者竞争金属配位点，形成二维层状结构。这表明 AIRES 机器学习模型捕捉到了配位化学的一些基本定律。参考资料：相关文章https://doi.org/10.1038/s44160-025-00939-9 操作排版：何辰龙
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