新材料研发加速器：智能科学家平台破解“数据荒”，显著提升荧光COF研发效率

本研究针对共价有机框架材料研发中面临的数据稀缺和成本高昂困境，提出基于智能科学家平台的"理实迭代"新范式。通过构建COF数据库、知识嵌入预训练和孪生神经网络优化，实现了模型预测与实验验证的闭环迭代。仅经过3轮迭代11次实验，就从520种组合中成功发现固态光致发光量子产率达41.3%的PL-COF-11材料，突破了"亚胺键不利于荧光"的传统认知。研究还揭示了COF荧光产生机制，证明醛基单体作为荧光团、胺基单体淬灭荧光的角色分工，以及HOMO-LUMO能级匹配的关键作用。这项工作展示了人机协作在材料研发中的巨大潜力，为突破"数据荒"瓶颈提供了创新解决方案。