Maskinlæring afslører, hvordan man opløser polymere materialer i organiske opløsningsmidler

Machine learning (ML) transformerer hastigt inden for materialevidenskab, hvilket muliggør opdagelse og design af nye materialer med hidtil usete egenskaber. Et område, hvor ML gør en betydelig indflydelse, er i opløsningen af ​​polymere materialer i organiske opløsningsmidler. Traditionelt har udvælgelsen af ​​opløsningsmidler til opløsning af polymerer været en trial-and-error-proces, ofte styret af empiriske regler og begrænset forståelse af de underliggende molekylære interaktioner.

ML-algoritmer kan imidlertid analysere store datasæt af eksperimentelle data og identificere komplekse sammenhænge mellem molekylære strukturer og opløselighedsparametre. Denne evne åbner nye veje til at forudsige og optimere opløsningsmiddelsystemer til specifikke polymerer, hvilket accelererer udviklingen af ​​avancerede materialer og teknologier.

I en nylig undersøgelse offentliggjort i tidsskriftet "Nature Communications" brugte forskere fra University of California, Berkeley, ML til at optrevle de indviklede forhold mellem polymerstrukturer og deres opløselighed i organiske opløsningsmidler. Holdet brugte et datasæt med over 10.000 eksperimentelle målinger, der repræsenterer en bred vifte af polymerer og opløsningsmidler.

ML-algoritmen, trænet på dette omfattende datasæt, identificerede nøglemolekylære deskriptorer, der styrer polymeropløselighed. Disse deskriptorer omfattede faktorer såsom polymerens kemiske sammensætning, molekylvægt og forgreningsarkitektur, såvel som opløsningsmidlets polaritet, hydrogenbindingsevne og dielektrisk konstant.

Ved at analysere disse deskriptorer kunne ML-modellen nøjagtigt forudsige opløseligheden af ​​polymerer i forskellige organiske opløsningsmidler. Modellens forudsigelser blev valideret gennem eksperimentelle målinger, hvilket demonstrerede dens pålidelighed og potentiale for praktiske anvendelser.

Undersøgelsen fremhæver styrken af ​​ML til at dechifrere komplekse molekylære interaktioner og vejlede valget af opløsningsmidler til polymeropløsning. Denne viden er afgørende for industrier som lægemidler, belægninger og plast, hvor evnen til at opløse og behandle polymerer effektivt er afgørende.

Desuden kan ML-tilgangen udvides til andre områder af materialevidenskab, såsom forudsigelse af materialeegenskaber, design af funktionelle materialer og optimering af fremstillingsprocesser. Efterhånden som ML-algoritmer bliver mere sofistikerede og datasæt udvides, fortsætter potentialet for transformative opdagelser inden for materialevidenskab og videre med at vokse.