KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-26
AtomMOF: All-Atom-Flow-Matching für die Vorhersage von MOF-Adsorbat-Strukturen
Originaltitel: AtomMOF: All-Atom Flow Matching for MOF-Adsorbate Structure Prediction
AtomMOF befasst sich mit der Vorhersage, wie Adsorbate in metallorganischen Gerüstverbindungen (MOFs) binden – eine Aufgabe, die mit herkömmlichen Methoden aufwendig ist. Es ist ein All-Atom-Flow-Matching-Modell, das MOF-Adsorbat-Strukturen aus Bausteinen gemeinsam vorhersagt, und die Führung durch maschinell gelernte Potenziale verbessert die strukturelle Gültigkeit. Auf BW steigerte es die Trefferquote relativ um 58,17 % und senkte den RMSD um 31,84 %, während es auf ODAC25 Adsorptionskonfigurationen schneller als GCMC erzeugte und nach der Relaxation energieärmere Konfigurationen als der Referenzdatensatz fand.