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耶拿大學Adv. Sci.: 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測任意甲基丙烯酸酯的納米顆粒尺寸

粒徑是影響納米粒子在醫(yī)學應(yīng)用（如藥物或基因治療載體）中的可用性和特定靶向的關(guān)鍵因素之一。制備具有限定粒徑的納米顆粒具有很高的挑戰(zhàn)性，必須通過反復(fù)試驗的方法進行許多嘗試，這個多維問題注定要使用機器學習（ML）方法來解決。

圖1. 預(yù)測模型工作流程示意圖

在此，德國耶拿大學Ulrich S. Schubert等人設(shè)計了一種能夠基于聚合物結(jié)構(gòu)、聚合度和配方參數(shù)來預(yù)測納米沉淀制備的不同甲基丙烯酸酯納米顆粒尺寸的模型。該模型可以分為兩個通用部分：圖卷積網(wǎng)絡(luò) (GCN) 和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (FCNN)。

首先，將結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為節(jié)點特征圖表示，然后將其輸入到多層GCN中。在每一層中，每個節(jié)點的特征都通過對連接節(jié)點的特征向量應(yīng)用卷積核而創(chuàng)建的新特征向量進行更新。

通過不同的池化函數(shù)進行池化之后，得到的固定大小的向量與額外的輸入數(shù)據(jù)一起傳遞到一個FCNN中，該網(wǎng)絡(luò)對所需的任務(wù)（例如，粒子大?。┻M行回歸。

圖2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理和ML模型訓練

此外，與分子數(shù)據(jù)的經(jīng)典圖表示相比，作者建立的將聚合物轉(zhuǎn)換為圓形簡化圖表示的方法將計算量降低了幾個數(shù)量級。預(yù)測結(jié)果的誤差小于10%，即使對于目前未知的結(jié)構(gòu)也是如此，這證明了ML方法在聚合物科學中性質(zhì)預(yù)測的巨大潛力。

此外，該模型結(jié)構(gòu)以通用的方式設(shè)計，理論上可以將其重復(fù)用于任何類別的線性聚合物作為輸入，結(jié)合任意數(shù)量的附加數(shù)值實驗輸入來預(yù)測不同的屬性值。通過使用該模型，無需對材料特性進行大量的初步測試，就可以在配方優(yōu)化中節(jié)省大量時間和資源。

圖3. 預(yù)測結(jié)果概覽

Prediction of Nanoparticle Sizes for Arbitrary Methacrylates Using Artificial Neuronal Networks, Advanced Science 2021. DOI: 10.1002/advs.202102429

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