Инструмент автоматического дизайна полимеров включает в себя автоматическое обучение и молекулярное моделирование

Исследовательская группа разработала Spacier, современный инструмент проектирования полимерных материалов, который включает в себя автоматическое обучение с молекулярным моделированием. В качестве доказательства концепции, группа успешно синтезировала новые оптические полимеры, которые превышают эмпирические пределы индекса преломления и номер аббата. Исследование было опубликовано В NPJ включение материалов 28 января 2025 года.

Автоматическое обучение быстро продвинуло проектирование и обнаружение новых материалов в различных системах. Чтобы преодолеть проблему ограниченных экспериментальных данных и ограничений предикторов обучающей интерполятивной машины, расчеты первых принципов и других экспериментов по расчетам были включены в трубопроводы по проектированию материалов.

Тем не менее, огромные затраты на расчет и технические трудности автоматизации ИТ -экспериментов для полимерных материалов смутили разработку инструментов с открытым исходным кодом, объединяющими молекулярные моделирования с автоматическим обучением для проектирования полимера.

Для решения этих проблем, исследовательской группы, в том числе Шун Нанджо, аспиранта в Университете, окончил передовые исследования (Sokendai), Арифин, исследователь корпорации JSR, профессор Теруаки Хаякава из Института наук Токио и профессор Рио Йошида по статистике математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика математики (статистика по математике (статистика математики ISM) разработали Radonpy, библиотеку Python, предназначенную для автоматизации экспериментов по расчетам, таких как молекулярная динамика всех атомов, для широкого спектра систем полимерных материалов.

Основываясь на этом фундаменте, группа создала Spacier, программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое интегрирует Radonpie с алгоритмами дизайна полимера на основе байесовской оптимизации.

Используя многообъективную структуру оптимизации, реализованную в Spacier, команда разработала оптические полимеры, которые превышают предел Парето, сформированный компромиссом между показателем преломления и номером аббата. Эти полимеры были успешно синтезированы, демонстрируя практический потенциал инструмента.

Основной проблемой в исследованиях материалов на основе данных является нехватка ресурсов данных. Часто трудно получить достаточно данных для автоматических приложений для обучения. Эта проблема особенно выражена для полимерных материалов.

В этой области эксперименты ИТ были интегрированы в автоматические учебные трубопроводы, чтобы преодолеть количественные ограничения экспериментальных данных и пределы прогнозов интерпретирующего машинного обучения.

Различные алгоритмы автоматического обучения были разработаны для материалов в твердом неорганическом состоянии и малых молекулах. Тем не менее, исследования полимерных материалов были затруднены из -за технических барьеров при автоматизации и ускорении молекулярного моделирования всех атомов.

Исследовательская группа разработала инструмент проектирования автономного полимера Spacier (Material Space Frontier), который включает в себя полностью автоматизированные расчеты физических свойств на основе классической молекулярной динамики (MD), полностью автоматизированной в конструкции конструкции материала, ускоренной BO.

Radonpy — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное исследовательской группой ISM, которая может полностью автоматизировать расчеты физических свойств в полимере, используя моделирование MD.

Учитывая единицу повторения полимера, степень полимеризации и других условий расчета, весь процесс моделирования MD полностью автоматизирован, включая конформационные исследования, нагрузку, нагрузку, назначение параметров прочности, генерация цепи полимеров, баланс и не -Quilibre Расчеты и расчеты физического свойства.

Последняя версия Radonpy поддерживает автоматический расчет 17 различных свойств, включая тепловые, оптические и механические свойства. Spacier полагается на особенности Radonpy, включающие алгоритмы адаптивного экспериментального дизайна, чтобы обеспечить эффективную и стратегическую конструкцию полимерных материалов. Этот инструмент должен значительно ускорить разведку и оптимизация свойств полимерных материалов.

В качестве исследования доказательства концепции исследовательская группа применила пространство для обнаружения оптических полимеров, которые представляют собой материалы, используемые в таких продуктах, как очки и линзы камеры. Ключевыми требованиями к оптическим полимерам являются высокий показатель преломления и высокий номер аббата.

Номер аббата — это физическое свойство, которое описывает дисперсию цветов прозрачного материала. Тем не менее, существует эмпирически известный «граничный предел» между показателем преломления и номером аббата, сформированным их компромисными отношениями.

В этом исследовании Spacier провел систематический ИТ для изучения полимеров, которые превышают эмпирический предел. Следовательно, вновь синтезированные полимеры испытывали экспериментально, чтобы превышать ранее известную границу, демонстрируя эффективность инструмента для продвижения конструкции полимерного материала.

Таким образом, Spacier способен достичь любой области в химическом пространстве, если целевые полимерные системы вычисляются или калибруются из Radonpie.

В настоящее время исследовательская группа ISM увеличивает последующее развитие Radonpie благодаря консорциуму в отрасли и промышленной отрасли, включая два национальных исследовательских института, восемь университетов и 37 компаний. Эта инициатива еще больше ускорит разработку исследований полимерных материалов на основе полимера.