MOF Synthesis Prediction Enabled by Automatic Data Mining and Machine Learning**
Luo, Yi 1; Bag, Saientan 2; Zaremba, Orysia; Cierpka, Adrian 3; Andreo, Jacopo; Wuttke, Stefan; Friederich, Pascal
2,3; Tsotsalas, Manuel
1,4
1 Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Institut für Organische Chemie (IOC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2,3; Tsotsalas, Manuel
1,41 Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Institut für Organische Chemie (IOC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG) Institut für Nanotechnologie (INT) Institut für Organische Chemie (IOC) Institut für Theoretische Informatik (ITI) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2022 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 1433-7851, 1521-3773 KITopen-ID: 1000144715 |
| HGF-Programm | 43.33.11 (POF IV, LK 01) Adaptive and Bioinstructive Materials Systems |
| Erschienen in | Angewandte Chemie International Edition |
| Verlag | John Wiley and Sons |
| Band | 61 |
| Heft | 19 |
| Seiten | e202200242 |
| Vorab online veröffentlicht am | 10.03.2022 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus Web of Science |