《自然-通訊》報道我校預測功能性分子晶體材料研究新進展
?繪制能量-結(jié)構(gòu)-性能圖是一種預測多孔分子晶體材料的方法，該方法利用理論計算尋找可能的低能量高性能晶體排列方式來實現(xiàn)新材料探索和發(fā)現(xiàn)。近日，我校費林加諾貝爾科學家聯(lián)合研究中心的安迪?庫伯教授（Prof. Andrew Ian Cooper）團隊在數(shù)字化導航能量-結(jié)構(gòu)-性能圖研究方面取得新進展。該成果以華東理工大學為第一單位，以“Digital navigation of energy–structure–function maps for hydrogen-bonded porous molecular crystals”為題發(fā)表在國際權(quán)威學術(shù)期刊Nature Communications（《自然-通訊》）上。
?物理性能優(yōu)異的分子晶體材料可以應用在如氣體儲存與分離等諸多領域，然而分子晶體領域的設計更多依賴于經(jīng)驗。在前期關(guān)于繪制能量-結(jié)構(gòu)-性能圖進行晶體結(jié)構(gòu)預測（Nature, 2017, 543, 657）的研究基礎上，針對傳統(tǒng)晶體預測結(jié)果給出數(shù)以萬計的可能結(jié)構(gòu)致使三者關(guān)系難以解讀，以及所預測結(jié)果無法跨分子進行比較的問題，團隊研發(fā)人員在本工作中進一步延伸拓展了上述方法。以氫鍵有機框架結(jié)構(gòu)為例，新方法首先對一系列的能量-結(jié)構(gòu)-性能圖進行了更加詳盡的刨析，找出最有潛力的分子及類型并分析原因，在此基礎上結(jié)合機器學習的方法，對ESF圖中的高維數(shù)據(jù)進行了無監(jiān)督學習型分類與降維可視化。這種更加通用、便捷的工作流程可以系統(tǒng)性的從高維數(shù)據(jù)中直接篩選出代表性結(jié)構(gòu)，從而使研究人員可以直接在極其復雜的ESF圖上進行導航搜索，發(fā)現(xiàn)能量有利或性能優(yōu)異的分子晶體結(jié)構(gòu)，同時可視化的預測、揭示復雜的結(jié)構(gòu)-性能相關(guān)性。本研究同時開發(fā)了一種開源的交互式可視化工具，為檢索與分析晶體結(jié)構(gòu)提供了有力保障。結(jié)合以上探索，團隊研發(fā)人員在研究中成功預測了一種超低物理密度的分子晶體。該工作為計算機探索、研發(fā)功能性分子晶體材料提供了新的方法和新方向，同時為推進該領域未來的全自動化提供了新的思路。
?上述研究工作主要由我校趙成蹊博士在安迪?庫伯教授和陳林江研究員及南安普頓大學Graeme Day教授的指導下以CSC資助交流博士生身份完成。研究得到了我校劉洪來教授，盧運祥教授，我校校友、利物浦大學吳曉鋒研究員，以及利物浦大學車瑜和龐中孚博士的指導和幫助。該工作獲得了Leverhulme研究中心、費林加諾貝爾獎科學家聯(lián)合研究中心、國家自然科學基金以及國家留學基金委的相關(guān)科研資金支持。該工作顯示了我校CSC《精準化學和分子工程國際化研究領軍人才培養(yǎng)項目》在培養(yǎng)高水平國際化人才和孵育具有重大國際影響力的原創(chuàng)性成果方面的巨大潛力。
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