这研究有多“硬”！！一个材料两篇Science顶刊！

背景：金属有机框架材料（MOFs）作为一种新兴的多孔晶体材料，在气体吸附与分离、催化、储能、传感等领域展现出巨大潜力，但其结构多样、成分复杂，传统实验筛选方法耗时耗力，难以实现大规模高效设计。研究目的：为助力科研人员掌握计算化学与人工智能在MOFs研究中的前沿方法与实战技能，特举办“计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术”专题培训会议，旨在通过整合量子化学计算、分子模拟与机器学习，从海量结构数据中挖掘“结构-性能”关系，预测未知MOFs的关键性质，实现高通量虚拟筛选与定向设计，加速新材料发现进程。结论：该培训会议涵盖了从MOF结构处理、模拟计算到机器学习建模与筛选的完整研究链路，提供全流程实战教学，并融合计算化学、材料科学与人工智能，构建“理论-模拟-数据-模型”一体化研究范式，以促进科研成果转化与论文发表。