Η μηχανική μάθηση αποκαλύπτει τον τρόπο διάλυσης πολυμερών υλικών σε οργανικούς διαλύτες

Η μηχανική μάθηση (ML) μετασχηματίζει ταχέως το πεδίο της επιστήμης των υλικών, επιτρέποντας την ανακάλυψη και το σχεδιασμό νέων υλικών με πρωτοφανείς ιδιότητες. Μια περιοχή όπου το ML έχει σημαντικό αντίκτυπο είναι στη διάλυση πολυμερών υλικών σε οργανικούς διαλύτες. Παραδοσιακά, η επιλογή διαλυτών για τη διάλυση των πολυμερών υπήρξε μια διαδικασία δοκιμής και σφάλματος, που συχνά καθοδηγείται από εμπειρικούς κανόνες και περιορισμένη κατανόηση των υποκείμενων μοριακών αλληλεπιδράσεων.

Ωστόσο, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να αναλύουν μεγάλα σύνολα δεδομένων πειραματικών δεδομένων και να εντοπίζουν πολύπλοκες σχέσεις μεταξύ των μοριακών δομών και των παραμέτρων διαλυτότητας. Αυτή η δυνατότητα ανοίγει νέες οδούς για την πρόβλεψη και τη βελτιστοποίηση συστημάτων διαλυτών για συγκεκριμένα πολυμερή, επιταχύνοντας την ανάπτυξη προηγμένων υλικών και τεχνολογιών.

Σε μια πρόσφατη μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό "Nature Communications", ερευνητές από το Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, Berkeley, απασχολούσαν το ML για να ξεδιπλώσει τις περίπλοκες σχέσεις μεταξύ των δομών πολυμερών και της διαλυτότητάς τους σε οργανικούς διαλύτες. Η ομάδα χρησιμοποίησε ένα σύνολο δεδομένων με πάνω από 10.000 πειραματικές μετρήσεις, αντιπροσωπεύοντας ένα ευρύ φάσμα πολυμερών και διαλυτών.

Ο αλγόριθμος ML, εκπαιδευμένος σε αυτό το εκτεταμένο σύνολο δεδομένων, αναγνώρισε βασικούς μοριακούς περιγραφείς που διέπουν τη διαλυτότητα πολυμερούς. Αυτοί οι περιγραφείς περιελάμβαναν παράγοντες όπως η χημική σύνθεση του πολυμερούς, το μοριακό βάρος και η αρχιτεκτονική διακλάδωσης, καθώς και η πολικότητα του διαλύτη, η ικανότητα σύνδεσης υδρογόνου και η διηλεκτρική σταθερά.

Με την ανάλυση αυτών των περιγραφών, το μοντέλο ML θα μπορούσε να προβλέψει με ακρίβεια τη διαλυτότητα των πολυμερών σε διάφορους οργανικούς διαλύτες. Οι προβλέψεις του μοντέλου επικυρώθηκαν μέσω πειραματικών μετρήσεων, αποδεικνύοντας την αξιοπιστία και τις δυνατότητές του για πρακτικές εφαρμογές.

Η μελέτη υπογραμμίζει τη δύναμη του ML στην αποκρυπτογράφηση σύνθετων μοριακών αλληλεπιδράσεων και την καθοδήγηση της επιλογής διαλυτών για διάλυση πολυμερούς. Αυτή η γνώση είναι ζωτικής σημασίας για βιομηχανίες όπως τα φαρμακευτικά προϊόντα, οι επικαλύψεις και τα πλαστικά, όπου η ικανότητα διαλύσεως και επεξεργασίας πολυμερών είναι αποτελεσματικά.

Επιπλέον, η προσέγγιση ML μπορεί να επεκταθεί σε άλλους τομείς της επιστήμης των υλικών, όπως η πρόβλεψη των υλικών ιδιοτήτων, ο σχεδιασμός λειτουργικών υλικών και η βελτιστοποίηση των διαδικασιών παραγωγής. Καθώς οι αλγόριθμοι ML γίνονται πιο εξελιγμένοι και τα σύνολα δεδομένων επεκτείνονται, η πιθανότητα μετασχηματιστικών ανακαλύψεων στην επιστήμη των υλικών και πέρα ​​από το συνεχίζει να αυξάνεται.