要旨: 大規模合成は、MOFの発見と産業展開の間にある重要な門であり続けています。しかし、スケールアップのノウハウは、互いに異なる報告に分断されているため、断片化しています。私たちはESU-MOFを導入します。これは、文献からマイニングしたデータセットと、ポジティブ・アンラベル学習戦略であり、大規模言語モデルを微調整して、91.4%の精度でスケーラビリティ（スケール可能性）を予測します。これにより、産業向けのMOF発見において、迅速なデータ駆動型の選別（トリアージ）を可能にします。
大規模言語モデルによるメタル有機構造（MOF）合成のスケールアップ可能性の予測
arXiv cs.AI / 2026/4/25
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要点
- この論文は、メタル有機構造（MOF）の発見を工業化へつなぐ上でのボトルネックである、スケールアップ可能性を安定して見極める課題に焦点を当てています。
- 文献から抽出したデータセットESU-MOFと、ポジティブ・アンラベル学習戦略を組み合わせて、大規模言語モデルをスケールアップ性の予測に適用する手法を提案しています。
- 提案手法では、MOF合成のスケーラビリティ・ポテンシャルを予測する精度として91.4%が報告されています。
- 著者らは、このアプローチが工業的なMOF探索において迅速なデータ駆動型の候補絞り込みを可能にし、スケールアップ作業の優先順位付けを支援できると位置づけています。
