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佐治亞理工陳勇生ES&T: 基于機(jī)器學(xué)習(xí)-貝葉斯優(yōu)化革新膜設(shè)計(jì)

聚合物膜設(shè)計(jì)是一個(gè)多維過程，涉及從無限的候選空間中選擇膜材料和優(yōu)化制造條件，而通過反復(fù)試驗(yàn)來探索整個(gè)空間是不可能的。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法可以管理復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)集，具有強(qiáng)大的擬合能力，在膜科學(xué)界越來越受到關(guān)注。

在此，美國(guó)佐治亞理工學(xué)院陳勇生教授等人提出了一種膜設(shè)計(jì)策略，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的貝葉斯優(yōu)化來從無限空間中精確識(shí)別未探索單體的最佳組合及其制造條件。作者構(gòu)建了兩個(gè)數(shù)據(jù)集：透水性（A）和脫鹽率（R），A數(shù)據(jù)集有567個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，R數(shù)據(jù)集有1524個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

接下來，作者使用了兩種基于樹的ML算法作為候選：（1）XGBoost和（2）CatBoost，它們都能夠處理缺失值。根據(jù)從ML模型解釋中選擇的原子組構(gòu)建參考摩根指紋，從而快速篩選未開發(fā)的材料。

此后，對(duì)成熟的ML模型進(jìn)行貝葉斯優(yōu)化來反向識(shí)別單體/制造條件組合的集合，這些組合有可能打破水/鹽選擇性和滲透性的上限。作者在確定的組合下制造了8種膜，發(fā)現(xiàn)它們超過了目前的上限。因此，基于ML的貝葉斯優(yōu)化代表了下一代分離膜設(shè)計(jì)的范式轉(zhuǎn)變。

圖1. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測(cè)值的相關(guān)性

在這項(xiàng)工作中，作者主要關(guān)注平板膜。因此，開發(fā)的模型不能直接應(yīng)用于中空纖維膜。然而，由于ML模型的預(yù)測(cè)性能在很大程度上取決于數(shù)據(jù)集的可用性、準(zhǔn)確性和大小，隨著與這些應(yīng)用相關(guān)的更多研究的發(fā)表，本文中展示的策略可以很容易地?cái)U(kuò)展以開發(fā)適當(dāng)?shù)哪Ｐ停檫@些新興應(yīng)用設(shè)計(jì)不同類型的膜提供指導(dǎo)。

此外，分子動(dòng)力學(xué)（MD）已廣泛用于在原子水平上探索膜結(jié)構(gòu)內(nèi)溶質(zhì)傳輸?shù)难芯俊?/span>構(gòu)建膜配置和基于MD的模擬可以增強(qiáng)目前有限的膜性能數(shù)據(jù)可用性，通過協(xié)同MD-ML方法闡明水和溶質(zhì)通過分離膜運(yùn)輸?shù)臐撛诜肿訖C(jī)制仍然是未來研究的一個(gè)開放挑戰(zhàn)。

圖2. 從貝葉斯優(yōu)化中識(shí)別最優(yōu)組合

Revolutionizing Membrane Design Using Machine Learning-Bayesian Optimization, Environmental Science & Technology 2021. DOI: 10.1021/acs.est.1c04373

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