构建金属有机框架开放知识图谱（MOF-KG）：挑战与案例研究
人工智能
2023-11-30 v2
摘要
金属有机框架（MOFs）是一类模块化、多孔的晶体材料，在气体存储、分子分离、化学传感、催化与药物递送等应用中具有引发变革的巨大潜力。剑桥结构数据库（CSD）报道了 10,636 种已合成的 MOF 晶体，此外还包含约 114,373 种类 MOF 结构。已合成（加上潜在可合成）MOF 结构的庞大数量要求研究者采用计算技术来筛选并分离 MOF 候选材料。在本演示论文中，我们描述了利用知识图谱方法促进 MOF 预测、发现与合成方面的努力。我们呈现了关于（1）从结构化与非结构化来源构建 MOF 知识图谱（MOF-KG）以及（2）利用 MOF-KG 发现新的或缺失知识的挑战与案例研究。
引用
@article{arxiv.2207.04502,
title = {Building Open Knowledge Graph for Metal-Organic Frameworks (MOF-KG): Challenges and Case Studies},
author = {Yuan An and Jane Greenberg and Xintong Zhao and Xiaohua Hu and Scott McCLellan and Alex Kalinowski and Fernando J. Uribe-Romo and Kyle Langlois and Jacob Furst and Diego A. Gómez-Gualdrón and Fernando Fajardo-Rojas and Katherine Ardila},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04502},
year = {2023}
}
备注
Accepted by the International Workshop on Knowledge Graphs and Open Knowledge Network (OKN'22) Co-located with the 28th ACM SIGKDD Conference