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近期,,,,,,,我院普适人为智能利用钻研中心朱熹教授和梁杰淳博士别离以第一通讯作者和第一作者的身份,,,,,,,在英国皇家化学会驰名期刊 Materials Chemistry Frontiers 上颁发了题为“Machine-Learning-Assisted Low Dielectric Constant Polymer Discovery”的钻研成就,,,,,,,此项成就同时被遴选为该期刊最新一期的封面。。。。。

        近期,,,,,,,我院普适人为智能利用钻研中心朱熹教授和梁杰淳博士别离以第一通讯作者和第一作者的身份,,,,,,,在英国皇家化学会驰名期刊 Materials Chemistry Frontiers 上颁发了题为“Machine-Learning-Assisted Low Dielectric Constant Polymer Discovery”的钻研成就,,,,,,,此项成就同时被遴选为该期刊最新一期的封面。。。。。Materials Chemistry Frontiers 是由英国皇家化学会出版,,,,,,,经同业评议的科学期刊,,,,,,,专一于化学和新型钻研方向,,,,,,,以及合成技术和步骤。。。。。凭据《期刊引证汇报》(Journal Citation Reports)的数据,,,,,,,该期刊2019年的影响因子为6.788,,,,,,,类比为 Q1;;;; ;;SCI 分区中,,,,,,,化学大类为1区。。。。。

图一:颁发在 Materials Chemistry Frontiers 的钻研成就“Machine-Learning-Assisted Low Dielectric Constant Polymer Discovery” 和封面图。。。。。

作者介绍

        本文第一作者为 z6首页 卓越博士生梁杰淳,,,,,,,目前他的钻研方向是人为智能新型幼分子设计和光谱分析,,,,,,,于2020年10月被评比为第一期卓越博士生。。。。。本文第一通讯作者为朱熹教授,,,,,,,朱熹教授现为 z6首页 普适人为智能利用钻研中心副主任,,,,,,,同时也是香港中文大学(丽江)助理教授。。。。。目前他的钻研方向是人为智能技术在化学和生物医药中的利用,,,,,,,辅导团队开发了基于智能机械人的资料开发合成系统 MAOSIC(详见先前在 Nature Communication 上颁发的钻研成就 Autonomous discovery of optically active chiral inorganic perovskite nanocrystals through an intelligent cloud lab),,,,,,,实现了资料的“按需合成”,,,,,,,推进了 AI 时期智能化工的发展。。。。。本文共同作者还蕴含香港中文大学(丽江)性命与健全科学学院本科一年级学生胡临风,,,,,,,第二通讯作者为信阳大学职能纳米与软物质钻研院的赵宇教授。。。。。

钻研布景

        低介电高分子资料在无线通讯领域和电池领域都有沉要利用。。。。。随着通讯技术的急剧发展,,,,,,,人们对低介电资料的需要越来越高。。。。。通讯誉处要求传布介质的介电常数较幼,,,,,,,手机使用的要幼于3,,,,,,,基站使用的要幼于4。。。。。随着资料介电常数的降低,,,,,,,信号传输速度将提高,,,,,,,电磁波信号延长降低,,,,,,,电磁波信号传输损失也会降低。。。。。传统的新资料开发必要亏损大量的人力和功夫,,,,,,,必要对现有的分子进行沉复尝试。。。。。人为智能系统,,,,,,,蕴含预测模型和智能系统,,,,,,,如 MAOSIC 系统,,,,,,,可能大大降低新分子合成和化工合成所需的功夫。。。。。

钻研概要

        机械进建在新型职能分子设计中有着很大的潜力。。。。。在本工作中,,,,,,,我们设计出了一套全新的高分子资料开发系统,,,,,,,集机械进建、数据分析、新分子设计和合成于一体,,,,,,,成功设计并合成出了三种新型低介电高分子资料。。。。。最初的分子数据使用 SMILES 进行包办,,,,,,,从三维降到二维,,,,,,,并在 SMILES 大将分子分为主链和支链,,,,,,,别离分析所含官能团。。。。。分析了局作为训练数据被输入机械进建模型,,,,,,,并基于训练了局天生潜在的低介电高分子资料。。。。。设计出的高分子资料结构和合成需要被传送到先前研发的 MAOSIC 系统并合成。。。。。最终经过测试,,,,,,,有两种产品机能良好,,,,,,,代表了该系统在新型职能分子设计中的潜力。。。。。同时,,,,,,,该系统的利用场景蕴含但不限于低介电和高分子,,,,,,,其他分子性质和分子类型也是合用的。。。。。

图二:SMILES 分类、训练和新分子天生流程图,,,,,,,预测出的新型高分子资料(绿色数字为成功合成的资料),,,,,,,以及 SHAP 对机械进建了局的诠释。。。。。

全文链接:https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2021/qm/d0qm01093f#!divAbstract