bob半岛体育现代高分子科学起源于20世纪20年代Hermann Staudinger的工作，他提出高分子材料如橡胶、纤维素和蛋白质由通过共价键连接的长链分子单元组成（图1a）。这一概念推动了许多创新聚合物的发明，如尼龙和特氟龙等，这些材料广泛应用于日常生活和高科技设备。这一领域的开创性工作为从概念到商业部署的转变通常需要数年或数十年，原因在于复杂的开发过程、新材料必须满足多种指标以及大量的试错活动。为加速这一过程，未来可以利用人工智能专家系统来编码材料知识和经验，从而实现更快速、可靠的材料开发（图1b）

　　在此，美国佐治亚理工学院的Rampi Ramprasad教授（通讯作者）和Huan Tran（第一作者）撰写了一篇题为“Design of functional and sustainable polymers assisted by artificial intelligence”的综述，发表在《Nature Reviews Materials》上。本综述回顾了人工智能在聚合物信息学子领域取得的进展，尤其关注特定应用的实用聚合物材料的设计。作者考虑了在一些关键和新兴应用领域中的示范性设计尝试，包括用于储存、生产和节约能源的材料设计，以及可为我们实现由可回收和/或可生物降解聚合物驱动的可持续经济做好准备的材料设计。人工智能驱动的工作流程有助于高效搜索材料的巨大化学和构型空间，利用现代机器学习（ML）算法解决 “正向 ”和 “反向 ”材料设计问题。本综述探讨的一个主题是基于信息学的实用设计规程，包括创建一套特定应用的目标特性标准，为这些相关的目标特性建立 ML 模型预测器，列举或生成可行聚合物的有形群体bob半岛体育，并选择符合设计建议的候选材料。本文针对几种与能源和可持续发展相关的应用演示了该方案。最后，本文展望了在工业规模材料开发中广泛采用信息学驱动协议所必须克服的障碍。

　　全球对电力和储能的需求不断增长，带来了设计适用于极端电场和温度的静电电容器材料的挑战（图2a）。目前使用的BOPP材料虽具高击穿强度和低成本，但因低介电常数限制了能量密度，且在高温下性能迅速下降（图2c）。通过密度泛函理论（DFT）计算并结合机器学习（ML）模型，研究人员筛选出具有高能量密度、介电常数和高玻璃化转变温度的新型聚合物，如PONB-2Me5Cl，在200°C时表现出前所未有的8.3Jcm−3的能量密度（图2b）。这种方法展示了人工智能在材料设计中的潜力，有助于开发更先进的高温电容器材料。

　　燃料电池通过直接利用燃料（如氢气）和氧化剂（如氧气）的化学能发电，典型结构包括阳极、阴极和电解质（图3a）。目前主流的质子交换膜（PEM）和电极离聚物材料是Nafion，但它存在一些问题，如对O2的低渗透性和对高湿度的依赖，以及较低的玻璃化转变温度，且价格昂贵。这些缺点推动了对Nafion替代品的研究。机器学习方法开始用于发现新型聚合物，通过筛选满足PEM和离聚物要求的候选材料（图3b），已有超过60种潜在候选材料被识别（图3c）。未来工作将扩大搜索空间，考虑更多聚合物类别，以满足燃料电池和阴离子交换膜的设计需求。

　　锂离子电池广泛应用于各种电动设备，其主要优点是高能量和功率密度、耐用且生命周期长。然而，随着电池应用的增加，尤其是在混合动力和电动汽车中bob半岛体育，安全性成为关键问题，当前的液体电解质存在易燃性和潜在的爆炸风险。为此，研究人员正探索固体聚合物电解质（SPE）作为替代品，但这些材料在实际应用中的锂离子电导率较低（图4a）。尽管已有一些候选材料被识别出来，但它们仅覆盖了已知聚合物空间的一小部分。近年来，机器学习方法显著加速了SPE的开发，通过生成模型和分子动力学模拟，发现了一些具有高锂离子电导率的新型聚合物（图4b、4e）。未来的工作需构建更大bob半岛体育、更高质量的数据库，并筛选可合成、具有良好电化学稳定性和机械强度的SPE候选材料。

　　合成聚合物膜因其能源效率和成本优势，广泛用于分离气体混合物（如从天然气中去除二氧化碳），相比传统的蒸馏技术，膜技术仅需压力梯度即可实现分离（图5a）。膜的理想性能包括高选择性和高渗透性，这取决于聚合物链间“自由体积单元”（FVE）的大小和频率。近年来，机器学习方法被用于设计更高效的气体分离膜，筛选出数千种具有超渗透性的聚合物，其中部分已经通过实验验证（图5c）。然而，挑战依然存在，包括推荐聚合物的合成可行性、模型对大数据的需求以及膜材料的长期稳定性。

　　基于聚合物膜的非水或有机-水液体混合物分离，因其能源效率高，成本低，在化学和制药行业中尤为重要（图6a）。相比传统的热分离技术，膜分离由压力驱动，适用于分离相似沸点或对温度敏感的化合物。尽管评估膜在复杂混合物中的表现存在挑战，但通过机器学习模型，可以预测液体混合物的渗透性和排斥性（图6b、6c）。这些方法已成功应用于不同膜和复杂混合物的分离，并通过物理实验验证其准确性（图6d）。未来，通过不断训练模型和开发新方法，可以进一步优化工业应用中的膜分离技术。

　　全球塑料污染问题严重，每年生产大量塑料，但由于其高化学稳定性，回收率极低，仅约5%得到回收（图7a）。为解决这一问题，生物和化学可回收聚合物成为研究重点。可生物降解聚合物通过微生物酶分解，被广泛应用于生物医学、食品包装等领域（图7b），但由于生物降解过程复杂，难以量化预测，因此需开发高质量数据集和机器学习模型来优化其设计。聚羟基脂肪酸酯（PHA）因其化学多样性和可持续性而被认为是石油基塑料的理想替代品（图7c）。另一方面，可化学回收聚合物可逆解聚成单体，尤其是通过开环聚合制得的聚合物（图7d），其设计受控于开环焓等关键参数，机器学习模型在预测这些属性中发挥了重要作用。未来，结合实验和计算方法，将进一步优化这些聚合物的设计和应用，推动更可持续的塑料回收技术（图7e）。

　　聚合物复合材料由于其多功能性，可以通过调整基础聚合物基体和添加剂来实现定制化性能，因此在多个领域得到了广泛应用。传统上，优化复合材料性能的方法费时费力，但通过机器学习可以更高效地模拟和预测复合材料的特性（如断裂行为和密度），这有助于加速开发。此外，自然语言处理技术已被用于从大量文献中自主提取聚合物信息，尽管面临命名约定和数据分散的挑战bob半岛体育。未来，计算和实验数据的融合、多保真度学习、以及物理强化深度学习将进一步推动聚合物信息学的发展，促使材料设计变得更加高效和精准bob半岛体育。

　　小结：通过多个令人信服的用例，本文探讨了人工智能和信息学在加速聚合物发现中的变革性影响，涵盖储能材料、分离膜和可持续材料等领域。要实现这一点，必须以系统且可重复的方式生成和捕获高保真与低保真数据，NLP、图像分析、物理驱动和机器学习加速的模拟技术将是关键。随着人工智能材料智能生态系统的成熟，它们将增强研究人员的能力，提高效率，加速发现，并最终使集体智慧得以在专家系统中永存并为全社会所用。

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