导航软材料的广景观:高通量工作流程的用户指南
Erin C Day1, Supraja S Chittari1, Matthew P Bogen1
1Department of Chemistry, The University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina 27599, United States.
ACS polymers Au
|December 18, 2023
概括
这一观点为设计合成聚合物库和工作流程提供了指导方针. 它帮助研究人员在复杂的材料设计空间中使用高通量选和机器学习进行先进的聚合物开发.
科学领域:
- 聚合物科学和材料化学 材料化学
背景情况:
- 合成聚合物提供了高度的可定制性,但由于巨大的可能性而带来了设计挑战.
- 组合库越来越多地用于有效地探索和优化聚合物特性.
研究的目的:
- 为设计宏分子库和工作流程提供指导方针,以导航复杂的聚合物设计空间.
- 帮助研究人员利用高通量选用于多功能聚合物设计和性能预测.
主要方法:
- 针对各种尺寸和结构的宏分子库的战略设计.
- 使用适应的生物工作流程和先进的表征技术快速生成数据.
- 统计和机器学习的应用用于数据分析,特色化和表示.
主要成果:
- 高维聚合物设计空间的有效导航指南.
- 整合合成策略,表征方法和数据分析工作流程.
- 在聚合物科学中利用高通量选和机器学习的框架.
结论:
- 在复杂的聚合物设计空间中有效导航对于先进材料至关重要.
- 结合图书馆设计,高通量选和机器学习的战略方法加速了多功能聚合物的发现.
- 这个视角作为软材料设计和属性预测研究人员的用户指南.


