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成果簡介

防止石化塑料在自然環(huán)境中積累的可能的解決方案是利用天然成分開發(fā)可生物降解的塑料替代品，但尋找滿足特定性能的全天然替代品，如光學(xué)透明度、阻燃性和機械彈性，還具有挑戰(zhàn)性。基于此，馬里蘭大學(xué)Po-Yen Chen、胡良兵教授和李騰教授（共同通訊作者）等人報道了一個集成的工作流程，它結(jié)合了機器人技術(shù)和機器學(xué)習(xí)，以加速發(fā)現(xiàn)具有可編程光學(xué)、熱學(xué)和機械性能的全天然塑料替代品。作者實現(xiàn)了使用機器人技術(shù)和AI/ML預(yù)測的集成工作流程，以加速發(fā)現(xiàn)具有可編程光學(xué)、熱和機械性能的全天然塑料替代品。四種公認安全（GRAS）的天然成分，包括纖維素納米纖維（CNFs）、蒙脫土（MMT）納米片、明膠和甘油，被選為制造各種全天然塑料替代品的基石。

首先，通過自動化移液的機器人（即OT-2機器人），作者制備了286種不同CNF/MMT/明膠/甘油比例的納米復(fù)合材料，并評估膜質(zhì)量以訓(xùn)練支持向量機（SVM）分類器。接著，通過14個主動學(xué)習(xí)循環(huán)和數(shù)據(jù)增強，作者分階段制備了135種純天然納米復(fù)合材料，從而構(gòu)建了一個在整個設(shè)計空間具有高預(yù)測精度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型。通過利用模型的預(yù)測能力，展示了雙向設(shè)計任務(wù)，包括（1）準(zhǔn)確預(yù)測純天然納米復(fù)合材料的多種特征；（2）自動建議具有用戶指定特征的合適的可生物降解塑料替代品。

預(yù)測模型通過輸入特定的性能準(zhǔn)則，發(fā)現(xiàn)了適合多種塑料替代品的全天然替代品，無需迭代優(yōu)化實驗。SHapley加性解釋（SHAP）模型解釋概括了一些數(shù)據(jù)科學(xué)見解，并通過分子動力學(xué)（MD）模擬進行了驗證。通過對構(gòu)建模塊的策略性選擇，結(jié)合模型展開的方法，不斷擴大預(yù)測模型的設(shè)計空間，拓寬可實現(xiàn)功能的范圍。本混合方法，包括機器人輔助實驗、數(shù)據(jù)科學(xué)和模擬工具，提供了一個非常規(guī)的設(shè)計平臺，以加速GRAS數(shù)據(jù)庫中環(huán)保、可生物降解塑料替代品的發(fā)明。

圖1. 機器智能助力全天然塑料替代品的發(fā)現(xiàn)

研究背景

石化塑料造成的近80%廢舊塑料最終被填埋或污染環(huán)境，造成全球塑料污染。使用天然成分開發(fā)可持續(xù)的、可生物降解的塑料替代品，可以減少塑料廢物的數(shù)量，防止微塑料的釋放。然而，發(fā)現(xiàn)符合特定性能標(biāo)準(zhǔn)的可生物降解替代品，如光學(xué)透明度，阻燃性和機械彈性，還具有挑戰(zhàn)性。隨著越來越多的塑料需要被替換，尋找合適的可生物降解替代品所需的時間和成本將會增加。此外，可生物降解的塑料替代品通常包含多種天然構(gòu)建塊，傳統(tǒng)的模擬工具無法有效地描述這種復(fù)雜的系統(tǒng)。

機器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能（AI）的一種形式，它構(gòu)建一個模型來跨多個自由度進行預(yù)測或建議。但是，在構(gòu)建生物降解塑料替代品的高精度預(yù)測模型方面存在實質(zhì)性障礙，因為獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)點既耗時又費力。由于每個實驗室選擇不同的天然成分并遵循各自的規(guī)律，因此文獻中的數(shù)據(jù)點不一致，使得AI/ML預(yù)測不可靠。最近關(guān)于全天然塑料替代品的報告?zhèn)戎赜趦?yōu)化單一特性，因此可以預(yù)測多種特性的AI/ML模型的開發(fā)仍然有限。

圖文導(dǎo)讀

作者開發(fā)了一個AI/ML框架，其中包括三個關(guān)鍵步驟，分別是（1）邊界定義；（2）主動學(xué)習(xí)；（3）計算機數(shù)據(jù)增強。首先，在此過程中，命令OT-2機器人制備不同比例的MMT/CNF/明膠/甘油混合物庫。然后，將機器人制備的溶液澆鑄到平面聚苯乙烯基板上，讓其蒸發(fā)一夜。接著，根據(jù)納米復(fù)合膜的可拆卸性和平整度，將286個樣品分為四種情況，分別是可拆卸且平坦（A級）、可拆卸但彎曲（B級）、可拆卸但斷裂（C級）和不可拆卸（D級），共有132個A級、36個B級、46個C級及72個D級。

圖2. 構(gòu)建高精度預(yù)測模型

champion模型準(zhǔn)確預(yù)測了多種純天然納米復(fù)合材料的透光率、耐火性能和應(yīng)力-應(yīng)變曲線，與實驗結(jié)果吻合較好。通過輸入可行設(shè)計空間內(nèi)所有可能的成分，champion模型生成了一組3D熱圖，可視化地表示了所有屬性標(biāo)簽的空間分布，包括厚度、T_Vis、T_UV、T_IR、RR、σ_u、ε_f和E。通過調(diào)整MMT/CNF/明膠/甘油的比例，全天然納米復(fù)合材料的光學(xué)、熱學(xué)和機械性能在很大范圍內(nèi)都是可調(diào)的。

圖3. champion模型準(zhǔn)確預(yù)測光學(xué)、易燃和機械性能

利用AI/ML預(yù)測，作者開發(fā)了一個全天然替代品庫，以滿足1? <? σ_u?<? 120?MPa和0.5? < ?E ?< ?9.9?GPa范圍內(nèi)的機械設(shè)計區(qū)域。經(jīng)過兩步處理后，模型建議的代用品致密化，設(shè)計區(qū)域擴展到278? < ?σ_u? < ?521?MPa和17.5? < ?E ?< ?71.7?GPa。利用AI/ML集成方法，作者發(fā)現(xiàn)了一組> 150全天然替代品，覆蓋了Ashby圖的整個子區(qū)域，實現(xiàn)了廣泛的塑料替代。將兩種純天然替代品連同聚苯乙烯和聚乙烯薄膜一起埋在土壤中，5周后，兩種純天然替代品都被完全分解，而石化塑料則保持完整。

圖4. AI/ML加速全天然納米復(fù)合材料的逆向設(shè)計

作者在三種張力下的模型上進行了MD模擬：CNF、MMT和MMT/CNF模型。僅CNF模型呈現(xiàn)鏈?zhǔn)交瑒有袨椋瑢?dǎo)致裂紋形成/擴展，最終導(dǎo)致拉伸破壞。僅使用MMT的模型更脆，拉伸后出現(xiàn)顆粒間斷裂。僅MMT模型的應(yīng)力-應(yīng)變曲線為準(zhǔn)線性曲線，且在拉伸破壞時出現(xiàn)突然的應(yīng)力下降。由于MMT/CNF界面具有較高的結(jié)合能，受拉裂紋僅在垂直方向（y方向）上擴展，MMT/CNF模型包含一定量的CNF受拉裂紋，因此具有較高的抗拉強度。

通過真空過濾，作者制備了三種薄膜樣品：只有MMT或CNF、1: 1的MMT/CNF混合物。僅MMT薄膜顯示出清晰的斷裂表面，而僅CNF薄膜顯示纖維在斷裂點被拔出。MMT/CNF薄膜顯示出粗糙、崎嶇的裂縫表面，其中多個MMT/CNF子組件由于張力而纏繞在一起。作者選擇24種不同的MMT/CNF/明膠/甘油比例，使用三種不同的明膠來源（冷魚皮、豬皮和牛皮）和三種不同的MMT尺寸（大、中、小納米片）制備了6組全天然納米復(fù)合材料。SHAP分析表明，明膠來源和MMT尺寸對光學(xué)性能（T_IR、T_Vis和T_UV）有較大影響，而對耐火性能和力學(xué)性能（RR、σ_u、ε_f和E）影響有限。

圖5. MD模擬揭示分子尺度上的變形和失效機制

文獻信息

Machine intelligence-accelerated discovery of all-natural plastic substitutes. Nature Nanotechnology, 2024, DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-024-01635-z.

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