机器学习辅助高分子材料设计2 构建高质量的数据集是进行数据分析、性能预测和结构设计的前提和基础。 然而，聚合物材料的结构－性能数据具有多源异构的特性，其来源包括实验数据和计算数据，类型涵盖数值、光谱及图像等多种形式。这些多源异构数据集可能存在显著的偏差，因此在建立预测模型之前，必须进行严格的数据清理，以提高数据的可靠性和可用性。 例如，可利用文本相似度测试和实体识别等技术对数据进行标准化处理，同时通过n倍交叉验证（如留一交叉验证）识别并剔除异常值。 通过上述数据处理方法，可以有效确保聚合物数据库的一致性和实用性。 在聚合物材料的结构表示和数据库构建方面，迄今已取得重要进展。然而， 仍有一些长期存在的问题需要关注。由于聚合物结构的多样性，目前可用的数据量相对有限，且聚合物性能数据的质量有时较低，缺乏与特定研究需求匹配 的性能数据。 这些问题对机器学习辅助设计聚合物材料提出了严峻的挑战。为应对这些挑战，可以通过有效利用计算机模拟生成的虚拟数据，或通过高通量实验技术获取大量高质量数据，从而进一步丰富和优化聚合物数据资源。 构建高分子材料性能预测的机器学习模型 高分子材料性能预测模型的表现直接决定了虚拟设计结果的准确性，是高分 子材料设计工作的关键环节。各种机器学习算法已被用于构建属性预测模型，通过选择合适的算法并优化模型，可以显著提高预测精度。 主流建模方法包括高斯过程回归（GPR)、神经网络、决策树、支持向量机等。例如，GPR是一种非参数贝叶斯回归方法，已广泛应用于建立材料结构－属性关系的机器学习模型。 随机森林是一种基于决策树的算法，具有良好的泛化能力，可胜任分类和回归建模任务。 神经网络作为模拟人脑的建模方法，通过神经元的连接以及输入层、隐藏层 和输出层之间的信息传递，可以高效完成数据分析和预测任务。特别是包含多个隐藏层和复杂超参数的深度神经网络（Deep Neural Networks,DNN),实现了深度学习（Deep Learning,DL)建模。 例如，卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworks,CNN)和图神经网络（Graph Neural Networks,GNN)是用于构建材料性能深度学习预测模型的典型深度神经网络架构。 近年来，强化学习和基于变换器的化学语言建模等先进机器学习技术在化学信息学和生物信息学领域的应用也取得了显著进展。 这些先进的建模方法可以结合专为聚合物开发的结构表示方法（如聚合物指 纹和BigSMILES)来构建精准的聚合物性能预测模型。 然而，当面临稀疏或低质量的聚合物数据时，建立准确的机器学习预测模型会变得困难。
