中化新网讯 结合决策树等算法，研究人员可通过机器学习快速找出纳米材料合成的最佳条件，并据此实现对材料的量身定做，一些结构复杂的材料也可以精准地制备出来。近日，厦门大学的研究人员通过机器学习找到了锆铪氧簇纳米金属有机框架(MOF)这一材料合成过程中的关键变量，并实现了二维薄膜、凹八面体或空心八面体等不同形态MOF的精准制备。
在合成化学领域，研究者常常调侃，晶体生长的第一定律就是没有定律。这侧面说明了提升材料制备的精确度有多难。以MOF的制备为例，此前研究提出的生长理论只能提供模糊的方向，研究人员在实验中往往要不断试错。MOF的稳定性受金属氧化态、还原电位、离子半径等因素的影响，研究人员在制备过程中需要调节温度、酸碱度、反应物浓度等多个参数。
该研究团队首先用决策树算法分析不同合成条件下的物相和形貌，批量制备MOF，进而找出影响材料形貌的重要变量：水和甲酸浓度。再用随机森林算法确定形貌和试验条件的对应关系。
与传统实验中控制变量法设置的指标不同，为了训练算法，需要让变量分布得相对均匀，即用更发散的布点方式。获得材料合成过程中的数据后，他们可以根据实际需求选择算法、做参数训练。最终，从看似纷乱繁杂的数据图表中，获得晶体制备的宝贵经验，并绘制出相图。
为了降低测量成本，研究团队选择用扫描电镜的方法获得纳米薄片厚度信息。在扫描了超过1500张电镜图像后，他们终于确定了制备MOF的最佳条件，并据此设计出复杂的分步合成序列，获得更多复杂的MOF及其结构。(
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