دنیای نانو

دنیای نانو

چارچوب‌های آلی–فلزی و هوش مصنوعی: از طراحی و اصلاح مواد تا کاربردهای سنسوری و زیست‌محیطی

نوع مقاله : مروری

نویسندگان
1 گروه شیمی تجزیه، دانشکده شیمی، دانشگاه کاشان، کاشان، ایران
2 گروه آموزش شیمی- دانشگاه فرهنگیان- صندوق پستی 889-14665 تهران، ایران
چکیده
چارچوب‌های آلی–فلزی (MOFs) به دلیل سطح ویژه بالا، تخلخل قابل تنظیم، تنوع ساختاری گسترده و قابلیت عامل‌دارسازی، به یکی از مهم‌ترین مواد پیشرفته در حوزه سنسوری الکتروشیمیایی تبدیل شده‌اند. این مواد به دلیل توانایی ایجاد برهم‌کنش‌های اختصاصی با گونه‌های هدف، امکان تشخیص حساس و گزینش‌پذیر آلاینده‌های محیطی، داروها، فلزات سنگین و زیست‌نشانگرها را فراهم می‌کنند. با این حال، محدودیت‌هایی نظیر رسانایی الکتریکی پایین، پایداری محدود در محیط‌های آبی و دشواری مقیاس‌پذیری تولید، کاربرد گسترده آنها را با چالش مواجه ساخته است. در این مقاله مروری، مهم‌ترین راهبردهای بهبود عملکرد سنسورهای مبتنی بر MOF شامل نانوساختاردهی، توسعه نانوکامپوزیت‌های مشتق از MOF، طراحی MOFهای دوفلزی و روش‌های عامل‌دارسازی ساختاری مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین کاربرد این سنسورها در تشخیص آلاینده‌های نوظهور، ترکیبات دارویی، فلزات سنگین و زیست‌نشانگرها مرور شده است. علاوه بر این، نقش فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طراحی مواد جدید، تحلیل داده‌های الکتروشیمیایی و توسعه سامانه‌های سنسوری هوشمند مورد بحث قرار گرفته است. نتایج نشان می‌دهد که ادغام MOFها با نانومواد رسانا، سامانه‌های پوشیدنی، اینترنت اشیا و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند مسیر توسعه سنسورهای الکتروشیمیایی نسل آینده را هموار سازد. با وجود چالش‌های مرتبط با پایداری، مقیاس‌پذیری و تجاری‌سازی، پیشرفت‌های اخیر نشان می‌دهد که MOFها ظرفیت بالایی برای توسعه سامانه‌های پایش هوشمند در حوزه‌های محیط‌زیست، ایمنی مواد غذایی و سلامت دارند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Organic-metallic frameworks and artificial intelligence: from material design and modification to sensor and environmental applications

نویسندگان English

Leila Sadat Alavi 1
Mahshid Golestaneh 2
1 Department of Analytical Chemistry, Faculty of Chemistry, University of Kashan, Kashan, Iran
2 Department of Chemistry Education, Farhangian University, P.O. Box 14665-889, Tehran, Iran
چکیده English

Metal–organic frameworks (MOFs), owing to their high specific surface area, tunable porosity, extensive structural diversity, and versatile functionalization capability, have emerged as one of the most important classes of advanced materials in the field of electrochemical sensing. Their ability to establish specific interactions with target analytes enables highly sensitive and selective detection of environmental pollutants, pharmaceutical compounds, heavy metals, and biomarkers. Nevertheless, several limitations, including low intrinsic electrical conductivity, limited stability in aqueous media, and challenges associated with large-scale production, have hindered their widespread practical application. This review examines the major strategies employed to enhance the performance of MOF-based electrochemical sensors, including nanostructuring approaches, the development of MOF-derived nanocomposites, the design of bimetallic MOFs, and various structural functionalization techniques. Furthermore, recent applications of these sensors in the detection of emerging contaminants, pharmaceutical compounds, heavy metals, and biological markers are comprehensively discussed. In addition, the role of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in the design of novel sensing materials, electrochemical data analysis, and the development of intelligent sensing platforms is highlighted. The findings indicate that the integration of MOFs with conductive nanomaterials, wearable sensing systems, the Internet of Things (IoT), and AI-driven algorithms can accelerate the development of next-generation electrochemical sensors. Despite persistent challenges related to stability, scalability, and commercialization, recent advances demonstrate the significant potential of MOFs for the development of intelligent monitoring systems in environmental surveillance, food safety, and healthcare applications.

کلیدواژه‌ها English

Metal–organic frameworks (MOFs)
MOF-based electrochemical sensors
emerging contaminants
artificial intelligence
machine learning
دوره 22، شماره 81
بهار 1405
صفحه 99-120

  • تاریخ دریافت 05 اسفند 1404
  • تاریخ بازنگری 17 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 20 خرداد 1405