据CleanTechnica 2月24日消息，美国阿贡国家实验室的研究团队利用生成式AI框架GHP-MOFassemble，通过组装随机生成的金属有机框架（MOFs）结构，结合分子动力学模拟和Monte Carlo模拟，在30分钟内逐个构件快速组装出12万多个新的候选金属有机框架，再通过二氧化碳吸附性能模型筛选得到364个二氧化碳吸附性能较高的金属有机框架材料。据悉，金属有机框架是一类由金属离子或簇和有机配体组成的多孔晶体材料，它的结构由金属中心（通常是过渡金属离子）与有机配体（通常是含氧、氮等功能基团的有机分子）通过配位键连接而成，这种结构形成了大量的孔道和孔隙，使得金属有机框架具有高比表面积和可调控的孔径尺寸。研究团队表示，这种超越传统的方法有望加速优良碳捕集能力、具有成本效益和易于生产的金属有机框架材料。后续，研究团队将借助阿贡领导力计算设施（ALCF）的Aurora超大规模超级计算机，生成数十亿个候选金属有机框架并进行筛选。相关研究成果发表于《自然》期刊。

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