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路易斯安那州立大學(xué)ACS AMI: 機(jī)器學(xué)習(xí)用于發(fā)現(xiàn)熱固性形狀記憶聚合物

具有高恢復(fù)應(yīng)力和溫和玻璃化轉(zhuǎn)變溫度 ( Tg ) 的紫外線 (UV) 固化熱固性形狀記憶聚合物 (TSMP)是3D/4D打印輕質(zhì)承重結(jié)構(gòu)和設(shè)備的理想選擇。然而，瓶頸在于高恢復(fù)應(yīng)力通常意味著高Tg。雖然機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 已成為發(fā)現(xiàn)新材料/藥物的有用工具，但發(fā)現(xiàn)新TSMP的巨大挑戰(zhàn)在于非常有限的可用數(shù)據(jù)。

在此，美國路易斯安那州立大學(xué)李國強(qiáng)教授等人通過將遷移學(xué)習(xí)變分自編碼器（VAE）與加權(quán)向量組合方法（WVCM）相結(jié)合，報道了一種增強(qiáng)的ML方法來捕獲由單體和交聯(lián)劑之間的摩爾比變化引起的TSMP性質(zhì)變化。

通過在預(yù)訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)包含藥物分子的大型數(shù)據(jù)集，能夠?qū)崿F(xiàn)有效地將 TSMP 映射到更接近高斯分布的隱藏空間。使用這種方法，作者部分解決了用ML發(fā)現(xiàn) TSMP 時存在的兩個常見問題，即缺乏摩爾比信息和有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。作者創(chuàng)造了一個大的組成空間，并能夠發(fā)現(xiàn)5種具有所需特性的新型紫外線固化TSMP，其中一種已通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

圖1. VAE模型網(wǎng)絡(luò)的基本管道結(jié)構(gòu)

這項(xiàng)研究的貢獻(xiàn)包括（1）通過藥物分子表示TSMP的特征克服了有限訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的障礙；（2）開發(fā)了能夠克服映射摩爾比信息障礙的ML框架。結(jié)果表明，該方法可以利用數(shù)據(jù)稀缺（和有偏差）的TSMP目標(biāo)和數(shù)據(jù)豐富的藥物源之間的相關(guān)性來有效地學(xué)習(xí)TSMP特征，并且結(jié)果比采用直接標(biāo)簽編碼和Morgan編碼的支持向量機(jī)方法的基準(zhǔn)集更準(zhǔn)確且穩(wěn)健。

因此，作者相信該框架是TSMP領(lǐng)域的最新研究成果，這也為發(fā)現(xiàn)新的TSMP 和其他熱固性聚合物開辟了新的機(jī)會。

圖2. TSMP屬性預(yù)測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

From Drug Molecules to Thermoset Shape Memory Polymers: A Machine Learning Approach, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c20947

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