化石燃料的廣泛使用導(dǎo)致環(huán)境污染問題日益嚴重，特別是溫室氣體排放引發(fā)的氣候變化已引起全球高度關(guān)注。減少二氧化碳排放不僅是實現(xiàn)碳達峰與碳中和目標的關(guān)鍵舉措，更是化學(xué)工程領(lǐng)域邁向可持續(xù)發(fā)展與環(huán)境保護的必由之路。近年來，膜技術(shù)作為綠色低碳的二氧化碳捕集方案取得重大突破，其中多孔框架材料的出現(xiàn)尤為引人注目。在眾多材料中，金屬有機框架（MOFs）因其獨特的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢在氣體分離領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。由于在配位化學(xué)領(lǐng)域的開創(chuàng)性貢獻，MOF材料的發(fā)明者榮獲了2025年諾貝爾化學(xué)獎，彰顯了其重要的科學(xué)和應(yīng)用價值。

盡管相關(guān)領(lǐng)域獲得了一些進展，但是在分離體系中框架結(jié)構(gòu)的柔性對動力學(xué)行為的影響的內(nèi)在機制仍然未得到充分探索，這一定程度上限制了材料的開發(fā)進度。而且當(dāng)前研究仍然依靠大規(guī)模的試錯方式進行材料開發(fā)，機器學(xué)習(xí)方法和理論計算、實驗存在一定的脫節(jié)現(xiàn)象。近年來，人工智能的興起打開了材料智能開發(fā)的突破口，通過人工智能驅(qū)動的自動化實驗和智能設(shè)計融合的途徑，幫助人們理解材料-性能之間的構(gòu)效關(guān)系并極大促進了材料開發(fā)的進度。

為了研究上述問題，鄭州大學(xué)周震團隊系統(tǒng)綜述了人工智能驅(qū)動用于CO2捕集的MOF材料的相關(guān)研究進展。文章全面梳理了從理論計算、機器學(xué)習(xí)到全自動實驗的智能設(shè)計全鏈條策略，為開發(fā)高性能碳捕集材料提供了新視角。此外，文章深入剖析了該領(lǐng)域在計算方法、智能計算及AI-理論-實驗融合等方面面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并展望了未來發(fā)展方向，為智能化設(shè)計MOF材料提供了有益的見解。

相關(guān)成果以“The evolution of MOF discovery for CO2 capture: From high-throughput screening to AI design and automated laboratories”為題，在Materials Today上發(fā)表綜述文章。鄭州大學(xué)化工學(xué)院為第一單位，博士研究生邱勇為論文第一作者，田蕓副教授和周震教授為共同通訊作者。本研究得到國家自然科學(xué)基金、河南省自然科學(xué)基金的支持。

文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.mattod.2025.10.017

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