This book brings together knowledge and recent developments in computational chemistry, synthetic chemistry, and artificial intelligence applied to zeolites and nanoporous materials, presenting a common language to unify these fields of research in order to advance the discovery of new nanoporous materials and their applications. Written by an international team of expert authors from academia and industry, the book addresses: ? Strategies to synthesize new zeolites: Algorithms cannot be programmed without parameters. Only experiments can help to rationalize how zeolites are synthesized. ? Construction of databases - zeolites, structure directing agents, synthesis conditions. ? Computational methods to generate new microporous materials: Zeolites and metal-organic frameworks, including classification of hypothetical structures as chemically feasible or not, and discussion of criteria for chemical feasibility. ? Consideration of structure directing agents and other zeolite synthesis parameters. ? Artificial intelligence (AI) and machine-learning (ML) algorithms, and other similar approaches. Includes discussions of training sets, benchmarking (comparison between algorithms), and basic description of the algorithms in order to connect software development with experimental chemists. ? Properties of nanoporous materials that can be evaluated using AI algorithms. Includes discussion of hydrogen storage in metal-organic frameworks (MOFs), gas mixture separation in MOFs and zeolites, and catalytic properties of MOFs and zeolites.

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