Автор: 
Металлоорганические каркасы (MOF) представляют собой органо-неорганические гибридные пористые материалы, где ионы металлов образуют узлы, которые связывают друг с другом органические молекулы, формируя повторяющуюся решётчатую структуру. Большое количество возможных металлических узлов и вариаций органических молекул для синтеза MOF приводит к привлекательным физическим и химическим характеристикам, таким как высокая термическая стабильность, большая площадь поверхности, низкие плотности и разнообразная пористость. Широта свойств делает возможным применение металлоорганических каркасов во многих областях науки и промышленности. Например, для хранения и разделения газа, катализа, обеззараживания сточных вод и доставки лекарств.
Экспериментально проверять свойства и характеристики металлоорганических каркасов в лабораторном масштабе нецелесообразно из-за финансовых затрат и длительности процессов. Поэтому работа с MOF чаще проходит с помощью компьютерного моделирования, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта — эта область науки называется цифровая ретикулярная химия. Несмотря на то, что было создано большое количество программных приложений для машинного обучения, анализа и хранения информации, развитие ретикулярной химии замедляется из-за отсутствия единых стандартов в подходах к моделированию, обработки данных и общей цифровой среды.
Учёные из Швейцарии и США создали набор приложений Mofdscribe — это экосистема, в которой химики могут разрабатывать новые методы для создания металлоорганических каркасов с желаемыми свойствами и характеристиками. Исследование опубликовано в журнале ACS Central Science. Экосистема содержит готовые к машинному обучению наборы данных, а также более 40 заявленных и новых подходов к характеристикам MOF в рамках согласованного интерфейса, который позволяет быстро экспериментировать и делает эти инструменты доступными даже для неопытных химиков.
Кроме того, чтобы улучшить последовательную и содержательную оценку работы были предоставлены инструменты сравнительного анализа, которые могут отправлять информацию в общедоступную таблицу, обновляющуюся автоматически. Учёные надеются, что экосистема на основе Mofdscribe сделает обмен и использование данных среди исследователей удобнее, что облегчит сотрудничество и приведёт к развитию в области ретикулярной химии.
