Neural ordinary differential equations (ODEs) for smooth, high-accuracy isotherm reconstruction, interpolation, and extrapolation
6.5
来源：
Nature
关键字：
in silico screening
发布时间：
2025-11-21 04:06
摘要：
IsothermODE是一种新型的神经常微分方程模型，旨在高效预测CO2在金属有机框架（MOFs）中的吸附等温线。该模型通过利用稀疏压力数据，实现了对吸附热和等温线的高精度重建，展示了在插值和外推任务中的强大能力。IsothermODE的成功应用不仅加速了材料设计流程，还为未来的碳捕集技术提供了新的研究方向。
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关键证据
IsothermODE提供了一种快速、稳健的替代方案，能够加速材料设计和选择。
该模型展示了在仅有少量数据情况下的插值和外推能力。
研究表明，IsothermODE在不同的MOF数据库中表现出色，具有广泛的适用性。
真实性检查
否
AI评分总结
IsothermODE是一种新型的神经常微分方程模型，旨在高效预测CO2在金属有机框架（MOFs）中的吸附等温线。该模型通过利用稀疏压力数据，实现了对吸附热和等温线的高精度重建，展示了在插值和外推任务中的强大能力。IsothermODE的成功应用不仅加速了材料设计流程，还为未来的碳捕集技术提供了新的研究方向。