基于结构的多层描述器用于弹性体的高通量选
Siyan Deng1, Chao Chen1, Ke Li2
1School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore.
The journal of physical chemistry. B
|November 9, 2023
概括
研究人员为弹性体开发了新的基于结构的多层 (SM) 描述符. 这些描述器能够准确地预测材料特性,通过高通量选 (HTS) 加快新型弹性体的发现.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 聚合物化学 聚合物化学
- 计算材料科学科学 计算材料科学
背景情况:
- 新材料,特别是弹性体的高通量选 (HTS) 依赖于使用机器学习 (ML) 准确的性能预测.
- 现有的描述器通常缺乏所有潜在弹性体候选人的普遍可用的数据,从而限制了HTS的效率.
- 存在需要从分子结构直接衍生出普遍适用的描述符.
研究的目的:
- 为弹性体引入新的基于结构的多层 (SM) 描述符.
- 为了证明SM描述器在准确预测弹性体特性方面的能力.
- 通过使用这些新描述符,建立用于弹性体发现的HTS管道.
主要方法:
- 开发从分子数据中捕获本地和全球弹性体结构的层次 SM 描述器.
- 在ML模型中使用SM-Morgan指纹 (SM-MF) 描述符.
- 已建立的HTS管道用于选弹性体,基于目标性,临界应变和扬模量.
主要成果:
- 在预测弹性体性方面,SM-MF描述器实现了0.91的高准确性.
- 成功实施HTS管道,用于选具有特定机械性质的弹性体.
- 证明了SM描述符在不同物质属性目标中的广泛适用性.
结论:
- SM描述符为弹性体的表征提供了一种普遍适用且计算效率高的方法.
- 这些描述符显著提高了HTS在发现新型弹性体方面的潜力.
- SM描述器的用户友好性质有助于在材料发现中更广泛地采用.
