SandboxAQ发布AI催化剂筛选模型AQCat：吸附能计算提速2万倍，免代码自然语言调用
SandboxAQ宣布AQCat AI模型正式商用：通过Claude Science的MCP协议以自然语言提示即可评估催化剂候选材料，吸附能计算速度最高比传统DFT快2万倍且精度接近，基于含1350万次DFT计算的AQCat25公开数据集训练，并针对铁钴镍等磁性材料做spin-aware处理，将高通量催化剂发现从超算专家手中释放给普通实验室。
吸附能
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第一性原理筛选MOF-5储氢变体：镉中心+硝基官能团组合吸附能提升至-15.58 kJ/mol
德国奥尔登堡大学Caterina Cocchi团队在arXiv发表第一性原理研究，系统评估MOF-5的金属节点替换（Zn→Mg、Cd）与有机链接官能化（NH2、OH、NO2）对储氢性能的影响。Cd中心与NO2基团组合表现最优，氢吸附能达-15.58 kJ/mol，显著优于原始MOF-5，为先进储氢吸附剂设计提供了框架。