KAIST'den Jihan Kim liderliğinde bir ekip, makine öğrenmesi ile ters tasarım yöntemlerini birleştiren bir hesaplama çerçevesi geliştirdi. Bu çerçeve, gaz moleküllerinin poröz malzemeler içinde kristal benzeri bir düzenlenme oluşturmasını sağlıyor. Kobalt tabanlı Co-CAU-36 malzemesi, xenon gazının kare merkezli küp (BCC) yapısında düzenlenmesini mümkün kılıyor.
Xenon ve kripton gazlarının ayrılması için de başarılı sonuçlar elde edildi. Xenon, düzenli bir kabuk bölgesinde yer alarak kriptonu poröz çekirdeğe itiyor. Bu, daha önce raporlanmamış bir ayrışma davranışı olarak kaydedildi. Makine öğrenmesi ve genetik algoritmaların birleşimiyle, BCC ve FCC benzeri yapılar hedeflenerek ters tasarım uygulandı.
Bu bulgular, karbon yakalama, seçici katalitik reaksiyonlar ve gaz depolama gibi teknolojilerde uygulanabilir. Kim, bu çalışmanın gaz moleküllerinin sadece adsorpsiyon kapasitesinden öte, düzenlenmesini de hedefleyen bir tasarım yaklaşımı getirdiğini vurguladı.