uMOF: A Universal Database, Benchmark, and Machine Learning Interatomic Potentials for Metal-Organic Frameworks
यह शोधपत्र uMOF को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक संसाधन है जिसमें मेटल-ऑर्गेनिक फ्रेमवर्क्स (MOFs) के लिए सबसे बड़ा DFT डेटासेट, एक साहित्य-माइन किया गया प्रयोगात्मक बेंचमार्क, और दो सार्वभौमिक मशीन लर्निंग इंटरएटोमिक पोटेंशियल शामिल हैं, जो विविध प्रशिक्षण डेटा और उच्च-स्तरीय सिद्धांत का लाभ उठाकर जटिल गैस अधिशोषण गुणों की भविष्यवाणी करने में मौजूदा मॉडलों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।