En combinant chimie des matériaux et apprentissage automatique, des chercheurs du département DM3 montrent qu’un algorithme peut prédire les meilleures conditions pour fabriquer des membranes de haute qualité de type Metal-Organic Framework (MOF). Leur méthode permet d’identifier les paramètres clés de synthèse avec plus de 90 % de fiabilité et pourrait accélérer considérablement la mise au point de nouvelles membranes pour des applications de dépollution, filtration et séparation.
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Référence :
Rational Design of High-Quality ZIF-8 Membranes: Machine Learning-Guided Optimization of ALD ZnO Conversion
Kevin Dedecker, Martin Drobek, Mikhael Bechelany & Anne Julbe
ACS Applied Materials & Interfaces, 2026, 18(7), 12199–12211 – DOI: 10.1021/acsami.5c24910
