我國學者在人工智能助力功能材料發現方面取得進展

　　在國家自然科學基金項目（批準號：22025106、22320102003、22025304、22033007）等資助下，武漢大學鄧鶴翔教授聯合中國科學技術大學江俊教授、陳林江教授及香港科技大學唐本忠院士，在共價有機框架（COFs）智能研發方面取得進展，相關成果以“通過AI輔助的迭代式實驗-學習循環發現強熒光共價有機框架（Discovery of highly fluorescent covalent organic frameworks through AI-assisted iterative experiment-learning cycles）”為題，于2025年10月30日發表在《自然·化學》（Nature Chemistry）雜志上，論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41557-025-01974-x。

　　COFs是一類通過共價鍵連接形成的多孔晶態材料，因其模塊化設計而具備結構多樣性和功能可調性，在分離、催化及生物醫學等領域展現出應用潛力。然而，該類材料的探索長期依賴“試錯法”，研發過程效率低。

　　針對這一挑戰，上述研究團隊以COF材料的熒光性能為突破口，基于機器科學家平臺建立了“交互式實驗-學習進化”研究模式。通過引入分子基態與激發態電子結構等理論認知，克服了純數據驅動模型在預測未知材料時的局限性。研究表明，在由20種胺類和26種醛類構筑單元所得的520種組合中，僅需實驗評估其中11種COFs，即可識別出一種光致發光量子產率高達41.3%的新材料。結合高效的合成驗證，該平臺有望顯著縮短材料研發周期，為實現功能導向新材料的精準、快速合成提供新路徑。