Accelerating the prediction of CO2 capture at low partial pressures in metal-organic frameworks using new machine learning descriptors

新しい機械学習記述子を使用して、金属有機フレームワークにおける低分圧でのCO2回収の予測を加速する　MOF構造内に見られる原子の部分電荷の影響をRASPAを用いて定量化した実効点電荷(EPoCh)記述子の導入により、CO2回収予測を高精度化する提案(決定係数～0.9)。実装あり。h…

RT @MOF_papers: Accelerating the prediction of CO2 capture at low partial pressures in metal-organic frameworks using new machine learning…

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MOFs are screened for their CO2 capture abilities using machine learning trained on molecular simulation data, with new effective point charge descriptors introduced @CSIRO @RMIT @babaravi1 https://t.co/CgYTcpnokc