33 分钟生成 12 万种碳捕捉候选材料，美国阿贡国家实验室发布生成式 AI 框架，加速 MOFs 创新（碳捕集前景）

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原标题：33 分钟生成 12 万种碳捕捉候选材料，美国阿贡国家实验室发布生成式 AI 框架

，加速 MOFs 创新

关键字：结构,框架,研究人员,数据,模型

文章来源：HyperAI超神经

内容字数：7583字

内容摘要：

作者：十九

编辑：李宝珠，三羊

美国阿贡国家实验室发布生成式 AI 框架 GHP-MOFsassemble，能够随机生成并组装新的 MOFs 结构，筛选出高稳定性的 MOFs 结构，并测试其对二氧化碳的吸附能力。在工业化飞速发展的大环境下，地球正面临着一个严峻而急迫的问题一一过度的二氧化碳排放。二氧化碳就像是一层无形的厚茧裹住了人类赖以生存的家园，悄然改变着全球的气候，也带来了诸如极端天气频发、生态系统重创、农业生产受阻和公共卫生挑战等一系列连锁反应。

作为一种解决二氧化碳高排放的前沿手段，碳捕捉技术的创新与发展显得尤为重要，得到了更加广泛的关注。该技术是利用物理或化学方法，从大型排放源中提取二氧化碳，并对其进行处理，避免二氧化碳直接进入大气中，从而达到减排的目的。

近年来，一种名为金属有机框架 (Metal-Organic Frameworks，简称 MOFs) 的新型多孔晶体材料，因其独特的结构和性能引起了众多研究者的广泛关注。MOFs 由金属离子与有机配体通过配位键自组装而成，相较于传统的活性炭、分子筛等固体吸附剂，它们更环保、能耗更低，在二氧化碳吸附方面展现出更好的性能。

然而

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