ML-algoritmer kan dock analysera stora datamängder av experimentella data och identifiera komplexa samband mellan molekylära strukturer och löslighetsparametrar. Denna förmåga öppnar nya vägar för att förutsäga och optimera lösningsmedelssystem för specifika polymerer, vilket påskyndar utvecklingen av avancerade material och teknologier.
I en nyligen publicerad studie publicerad i tidskriften "Nature Communications" använde forskare från University of California, Berkeley, ML för att reda ut de intrikata relationerna mellan polymerstrukturer och deras löslighet i organiska lösningsmedel. Teamet använde en datauppsättning med över 10 000 experimentella mätningar, som representerade en mängd olika polymerer och lösningsmedel.
ML-algoritmen, tränad på denna omfattande datauppsättning, identifierade nyckelmolekylära deskriptorer som styr polymerlöslighet. Dessa beskrivningar inkluderade faktorer som polymerens kemiska sammansättning, molekylvikt och grenarkitektur, såväl som lösningsmedlets polaritet, vätebindningsförmåga och dielektricitetskonstant.
Genom att analysera dessa deskriptorer kunde ML-modellen exakt förutsäga lösligheten av polymerer i olika organiska lösningsmedel. Modellens förutsägelser validerades genom experimentella mätningar, vilket visade dess tillförlitlighet och potential för praktiska tillämpningar.
Studien belyser kraften hos ML för att dechiffrera komplexa molekylära interaktioner och vägleda valet av lösningsmedel för polymerupplösning. Denna kunskap är avgörande för industrier som läkemedel, beläggningar och plaster, där förmågan att lösa upp och bearbeta polymerer effektivt är avgörande.
Dessutom kan ML-metoden utvidgas till andra områden inom materialvetenskap, såsom att förutsäga materialegenskaper, designa funktionella material och optimera tillverkningsprocesser. När ML-algoritmer blir mer sofistikerade och datauppsättningar expanderar, fortsätter potentialen för transformativa upptäckter inom materialvetenskap och vidare att växa.
