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Intuition und Misserfolg als wertvolle Bestandteile der chemischen Forschung

Methodik zur Sammlung von Erfahrungen aus teilweise fehlgeschlagenen Studien und falschen Hypothesen

07.02.2019

Seyed Mohamad Moosavi, Arunraj Chidambaram, Leopold Talirz, Maciej Haranczyk, Kyriakos C. Stylianou & Berend Smit

Die Grafik zeigt, wie die drei Komponenten des Frameworks - Synthese, Optimierung und maschinelles Lernen - interagieren

Forscher aus dem Labor des stellvertretenden Direktors von NFS MARVEL, Berend Smit, und Kollegen haben eine Methodik entwickelt, um die Erfahrungen aus teilweise gescheiterten Studien und falschen Hypothesen zu sammeln - die Experimente, die nicht funktionierten.

Die Forscher nutzten das maschinelle Lernen, um die chemische Intuition zu erfassen - was sie als die Sammlung ungeschriebener Richtlinien definierten, mit denen Chemiker die richtigen Synthesebedingungen finden - aus einer Reihe von (teilweise) fehlgeschlagenen Versuchen, ein metallorganisches Gerüst zu synthetisieren.

Da diese Experimente in der Regel nicht berichtet werden, rekonstruierten sie eine typische Spur von fehlgeschlagenen Experimenten bei der erfolgreichen Suche nach den optimalen Synthesebedingungen, um ein bestimmtes MOF mit der bisher höchsten Oberfläche zu erhalten. Sie zeigen weiter, wie wichtig die Quantifizierung dieser chemischen Intuition für die Synthese neuartiger Materialien ist.

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