有效性达95.5%，Deep dreaming方法可逆向设计MOF，探索材料化学空间

本文探讨了金属有机框架（MOFs）在材料科学领域的应用潜力，并提出了逆向设计MOFs的新方法。背景方面，MOFs以其模块化和灵活性著称，但如何有效探索其庞大的化学空间是一个挑战。研究目的是通过Deep dreaming方法，在虚拟空间优化MOFs，生成接近目标功能的结构。该方法整合了性质预测与结构优化，采用化学语言模型，聚焦于碳捕获和能源存储等应用。结论显示，Deep dreaming方法在有效性（95.5%）和唯一性（99.4%）方面表现出色，同时具备较高的物理可解释性，能够为科学发现和理解提供双重目标。