그러나 ML 알고리즘은 실험 데이터의 대규모 데이터 세트를 분석하고 분자 구조와 용해도 매개 변수 사이의 복잡한 관계를 식별 할 수 있습니다. 이 기능은 특정 중합체에 대한 용매 시스템을 예측하고 최적화하기위한 새로운 길을 열어 고급 재료 및 기술의 개발을 가속화합니다.
버클리 캘리포니아 대학교 (University of California)의 연구자들은 "Nature Communications"저널에 발표 된 최근 연구에서 ML을 사용하여 중합체 구조와 유기 용매에서의 용해도 간의 복잡한 관계를 밝혀 냈습니다. 이 팀은 다양한 폴리머와 용매를 나타내는 10,000 개가 넘는 실험 측정 데이터 세트를 사용했습니다.
이 광범위한 데이터 세트에서 훈련 된 ML 알고리즘은 중합체 용해도를 지배하는 주요 분자 설명자를 식별했습니다. 이들 설명자는 중합체의 화학 조성, 분자량 및 분기 구조와 같은 인자뿐만 아니라 용매의 극성, 수소 결합 능력 및 유전 상수와 같은 인자를 포함 하였다.
이들 설명자를 분석함으로써, ML 모델은 다양한 유기 용매에서 폴리머의 용해도를 정확하게 예측할 수있다. 이 모델의 예측은 실험 측정을 통해 검증되어 실제 응용 분야의 신뢰성과 잠재력을 보여줍니다.
이 연구는 복잡한 분자 상호 작용을 해독하고 중합체 용해를위한 용매의 선택을 안내하는 ML의 힘을 강조한다. 이 지식은 제약, 코팅 및 플라스틱과 같은 산업에 중요하며, 폴리머를 효율적으로 용해시키고 처리하는 능력이 필수적입니다.
또한, ML 접근법은 재료 특성 예측, 기능 재료 설계 및 제조 공정 최적화와 같은 다른 재료 과학 영역으로 확장 될 수 있습니다. ML 알고리즘이 더욱 정교 해지고 데이터 세트가 확장됨에 따라 재료 과학 및 그 이후의 변형 적 발견의 가능성은 계속 증가하고 있습니다.
