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  機(jī)器學(xué)習(xí)輔助聚合物設(shè)計(jì)已有一系列成功的案例。然而，其在高分子材料領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于初級(jí)階段，其原因在于高分子材料具有結(jié)構(gòu)多尺度、性能影響因素多樣、數(shù)據(jù)集小等特點(diǎn)，這使得高分子材料的機(jī)器學(xué)習(xí)建模存在系列難題亟待突破。特別是聚合物的配方、合成、加工以及性能表征結(jié)果受多因素影響，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)極為稀缺，使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練性能和推理可靠性存在一定風(fēng)險(xiǎn)，需要發(fā)展新方法解決高分子材料中的小數(shù)據(jù)問題。

圖一 基于化學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架

  近期，中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春應(yīng)用化學(xué)研究所孫昭艷研究員團(tuán)隊(duì)提出并驗(yàn)證了一種基于化學(xué)知識(shí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方案用于提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型精度。具體來說，通過利用現(xiàn)成的來自其他聚合物的數(shù)據(jù)，對(duì)聚酰亞胺的化學(xué)空間進(jìn)行補(bǔ)充，彌補(bǔ)了聚酰亞胺數(shù)據(jù)集中分子結(jié)構(gòu)和鏈結(jié)構(gòu)較為局限的困境（聚酰亞胺結(jié)構(gòu)主要包括苯環(huán)、雜環(huán)等剛性結(jié)構(gòu)）。這種巧妙的思路被證明可有效提升模型精度（圖二），定性地研究了化學(xué)空間分布對(duì)模型性能的影響（圖三），并給我們一個(gè)數(shù)據(jù)層面的啟示：相比于無(wú)休止地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，精制一個(gè)具備結(jié)構(gòu)代表性和全面性的化學(xué)空間更加重要（數(shù)據(jù)過多導(dǎo)致的數(shù)據(jù)冗余反而不利于模型訓(xùn)練）。

圖六 篩選出的8種PI的DMA結(jié)果

  原文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.macromol.4c00508