华东师范大学潘丽坤教授团队EST｜机器学习（ML）加速共价有机框架（COFs）在环境与能源应用中的发现

本文综述了机器学习（ML）在共价有机框架（COFs）材料研究中的应用，特别是在环境和能源领域中的CO₂捕集、CH₄储存、气体分离和催化等方面。研究背景指出，传统的材料研究方法效率低下，而ML能够高效处理大规模数据，揭示材料的结构-性能关系，加速新材料的设计进程。研究目的是系统总结ML在COFs材料筛选、结构设计和性能预测中的应用，并讨论当前面临的挑战，如数据稀缺、特征工程复杂和模型可解释性差等。结论表明，ML在COFs研究中展现出巨大潜力，但仍需解决数据质量和计算成本等问题，未来ML与COFs的深度融合将为材料设计带来新的突破。