51探花

【本学研究者情报】

〇学际科学フロンティア研究所　教授　笘居高明

【発表のポイント】

• 结晶性多孔性材料^（注1）である金属有机构造体（惭翱贵）^（注2）を対象に、合成条件から粒子の大きさを予测する机械学习モデル^（注3）を构筑しました。
• 代表的な惭翱贵の一つである窜滨贵-8^（注4）について、既报论文130报から合成条件と粒子の大きさを纽づけるデータベースの作成に成功しました。
• 自动実験システムを用いて実际に合成を行い、モデルの予测値と実験値が高い精度で一致することを确认しました。
• 本成果は、触媒やガス贮蔵?分离材料などに使われる惭翱贵を、目的に応じた大きさで効率よく合成する技术につながると期待されます。

【概要】

ノーベル化学賞で注目されている金属有機構造体（MOF）は、触媒やガス貯蔵?分離などへの応用が期待される结晶性多孔性材料です。MOFは規則正しい結晶構造をもつだけでなく、内部に空隙?細孔をもつことが特徴で、その性能は粒子の大きさにも強く左右されます。东北大学学际科学フロンティア研究所および多元物質科学研究所の笘居高明教授と東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）のHao Li教授らのグループは、代表的なMOFであるZIF-8を対象に、既報論文130報から合成条件と粒子の大きさを整理したデータベースを作成しました。このデータを用いて機械学習モデルを構築したところ、高い精度で粒子の大きさを予測できました。さらに、自動実験システムでZIF-8を合成し、実験値と予測値がよく一致することを確認しました。このことは、狙った大きさのMOFを合成する条件が予測できることを意味しており、将来的には自動実験システムと機械学習モデルを連動した、材料合成プロセスの自動最適化につながることが期待されます。

本成果は、2026 年 6月 29 日に学術誌Chemical Scienceに掲載されました。

【用语解説】

注1. 多孔性材料：内部に多数の微細な孔を持つ材料。分子の吸着?分離?貯蔵などに利用される。

注2. 金属有機構造体（MOF）：金属イオンと有機分子が規則的に結合してできる、多数の細孔を持つ結晶性材料。

注3. 機械学習モデル：データから規則性を学習し、未知の条件に対する結果や物性を予測するための数理モデル。

注4. ZIF-8：亜鉛イオンと2-メチルイミダゾールから構成される代表的なMOF。高い安定性と多孔性を持つ。

【论文情报】

タイトル：Materials Process Informatics-Assisted Precise Particle Size Control of Metal-Organic Frameworks
著者：Yuan Wang, Heng Liu, Yusuke Hashimoto, Kazuyuki Iwase, Hao Li*, Takaaki Tomai*
*責任著者：東北大学　材料科学高等研究所　教授　Hao Li
东北大学　学际科学フロンティア研究所　教授　笘居高明
掲載誌：Chemical Science
顿翱滨：

详细（プレスリリース本文）

问い合わせ先

（研究に関すること）
东北大学学际科学フロンティア研究所
教授　笘居高明
TEL: 022-217-5630
Email: takaaki.tomai.e6*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

（报道に関すること）
東北大学 学際科学フロンティア研究所 企画部 広報担当
Email: fris-pr*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）