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加州大學伯克利分校Omar M. Yaghi等使用MOF的鏈接分子的數據得到數據集，而且使用調控優化的GPT模型作為輔助，提出MOF鏈接分子的設計理念。這種方法能夠促進GPT模型學習如何理解描述分子結構的復雜語言，能夠更加準確的預測MOF分子結構。

主要內容

（1）

當將分子結構設計用于探索集水功能MOF材料，對目前代表性的集水性能較好的MOF-303進行系統研究和結構拓展，此外通過分子結構拓展與多變量調控結合，有力的拓展MOF結構。

（2）

系統的合成一系列含有不同雜原子的5元環有機分子（比如噻吩、呋喃、噻唑等五元環以及其之間的組合）構筑多種等規Al MOF，包括LAMOF-1到LAMOF-10。合成的LAMOF實現了目前最好的集水性能，最好的集水性能高達0.64 g g^-1，而且工作區間包括13-53 %的濕度區間，這項工作拓展了集水MOF材料的種類。

參考文獻

Zhiling Zheng, Ali H. Alawadhi, Saumil Chheda, S. Ephraim Neumann, Nakul Rampal, Shengchao Liu, Ha L. Nguyen, Yen-hsu Lin, Zichao Rong, J. Ilja Siepmann, Laura Gagliardi, Anima Anandkumar, Christian Borgs, Jennifer T. Chayes, and Omar M. Yaghi*, Shaping the Water-Harvesting Behavior of Metal–Organic Frameworks Aided by Fine-Tuned GPT Models, J. Am. Chem. Soc. 2023

DOI: 10.1021/jacs.3c12086

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.3c12086