AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-26
AtomMOF：MOFと吸着分子の構造予測のための全原子フローマッチング
原題: AtomMOF: All-Atom Flow Matching for MOF-Adsorbate Structure Prediction
金属有機構造体（MOF）において吸着分子がどのように結合するかを予測する課題に取り組み、構成単位と吸着分子から全原子構造を同時に予測するフローマッチングモデルAtomMOFを提案する。機械学習原子間ポテンシャルによる誘導で構造の妥当性を高めた。BWデータセットでは従来研究に比べマッチ率が相対で58.17%向上し、RMSDが31.84%減少した。ODAC25では吸着構造の生成がGCMCより速く、MLIP緩和と組み合わせると参照データセットより低エネルギーの配置を見つけた。