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圣母大學(xué)羅騰飛/馬瑞民ACS AMI: 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索高熱導(dǎo)率非晶聚合物

圣母大學(xué)羅騰飛/馬瑞民ACS AMI: 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索高熱導(dǎo)率非晶聚合物
開(kāi)發(fā)具有理想導(dǎo)熱性的非晶聚合物具有重要意義,因?yàn)槠湓跓醾鬏斨陵P(guān)重要的應(yīng)用中無(wú)處不在。然而,傳統(tǒng)的愛(ài)迪生式方法很慢且不能保證材料開(kāi)發(fā)的成功。
圣母大學(xué)羅騰飛/馬瑞民ACS AMI: 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索高熱導(dǎo)率非晶聚合物
在此,美國(guó)圣母大學(xué)羅騰飛、馬瑞民等人采用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的逆向材料設(shè)計(jì)算法,利用文獻(xiàn)中生成的469個(gè)分子動(dòng)力學(xué)(MD)模擬數(shù)據(jù)探索高熱導(dǎo)率(TC≥0.400 W/m·K)的非晶聚合物。作者使用機(jī)器學(xué)習(xí)生成的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù) PI1M(其中包含約100萬(wàn)個(gè)虛擬聚合物結(jié)構(gòu))訓(xùn)練基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的聚合物生成器,并使用該模型生成新的聚合物結(jié)構(gòu)。
此外,作者訓(xùn)練了隨機(jī)森林(RF)模型以量化469個(gè)MD模擬數(shù)據(jù)上的化學(xué)-TC關(guān)系,該模型為新生成的聚合物提供反饋(即預(yù)測(cè)TC)。結(jié)果顯示,對(duì)于所有生成的TC≥0.400 W/m·K的聚合物,其TC介于0.400~0.430 W/m·K之間。作者通過(guò)計(jì)算合成可及性分?jǐn)?shù)評(píng)估了其可合成性,并使用MD模擬驗(yàn)證了所選聚合物的熱導(dǎo)率。
圣母大學(xué)羅騰飛/馬瑞民ACS AMI: 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索高熱導(dǎo)率非晶聚合物
圖1. 本研究中使用的聚合物結(jié)構(gòu)表示示例及TC分布
最終,作者通過(guò)MD模擬驗(yàn)證了30種聚合物結(jié)構(gòu),其TC范圍從0.360~0.693 W/m·K,其中最佳導(dǎo)熱聚合物的TC為 0.693 W/m·K。根據(jù)合成可及性分?jǐn)?shù)估計(jì),這些聚合物很容易合成。MD計(jì)算的TC可能會(huì)受到所用力場(chǎng)準(zhǔn)確性的影響,但由于作者使用相同的力場(chǎng)來(lái)生成所有數(shù)據(jù),因此本研究的結(jié)果和結(jié)論應(yīng)該是自洽的。
此外,在非晶聚合物中,構(gòu)象比鍵合相互作用本身更重要,因?yàn)闊彷d體會(huì)因結(jié)構(gòu)無(wú)序而分散。此次模擬的聚合物主要涉及有機(jī)分子中包含的常見(jiàn)鍵和原子,因此使用的力場(chǎng)應(yīng)該能夠捕獲構(gòu)象,從而提供對(duì)非晶聚合物TC的一致預(yù)測(cè)。這項(xiàng)工作證明了使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)設(shè)計(jì)具有高TC聚合物的適用性,可以推廣到設(shè)計(jì)具有不同特性的聚合物材料。
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圖2. 使用MD模擬的無(wú)非晶聚合物生成和TC計(jì)算圖
Exploring High Thermal Conductivity Amorphous Polymers Using Reinforcement Learning, ACS Applied Materials & Interfaces 2022. DOI: 10.1021/acsami.1c23610

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