机器学习辅助高分子材料设计3 高分子材料领域正迈入一个由机器学习和大数据驱动的新研究范式，推动着高分子信息学的快速发展。 通过机器学习模型预测聚合物材料的定量结构－属性关系，实现机器学习辅助的虚拟设计与筛选，能够有效加速高性能聚合物的发现。 然而，高质量数据的相对稀缺性以及聚合物材料复杂的多尺度结构－性质关系，给这一机器学习辅助设计方法带来了巨大挑战，尤其是在数据和建模方面的困难。为应对这些挑战，亟需开发新的方法和先进模型，特别是那些受 到人工智能与化学信息学领域前沿算法启发的模型。 总体而言，机器学习辅助设计策略为发现高性能聚合物材料提供了全新的途径，这些材料可广泛应用于航空航天、能源存储、通信及其他领域的先进设备。 例如，在有机半导体材料方面，市场对高电子迁移率、高发光效率、高自旋特性和高导电性的聚合物材料需求日益增长。借助机器学习辅助设计策略，预计可以在更短时间内、更低成本地发现具有优异综合性能的新型聚合物半导体材料。 毫无疑问，机器学习与大数据驱动的这一新兴模式，能够彻底改变传统的聚 合物材料试错设计方法。正如本文所总结的，现有的研究成果已充分证明了这一范式的高效率与先进性。 然而，这一领域仍处于起步阶段。未来的研究应着重开发数据处理、结构表示、机器学习模型构建以及虚拟筛选的新方法，这是实现先进聚合物材料智能设计的迫切需求。
