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康涅狄格大學(xué)Ying Li課題組 Sci. Adv.: 可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)模型發(fā)現(xiàn)用于氣體分離膜的新型高分子結(jié)構(gòu)
2022-07-23  來(lái)源：高分子科技

  用于氣體分離的高分子膜幾乎可以無(wú)限地多次重復(fù)使用，并且廣泛的應(yīng)用于富氧膜，沼氣凈化，和二氧化碳捕集等。但高性能的高分子膜結(jié)構(gòu)很大程度上是依賴于愛迪生式的大量試驗(yàn)和試錯(cuò)的方法來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，這種設(shè)計(jì)方法給新型高分子膜結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)帶來(lái)了很大挑戰(zhàn)。


  近期，康涅狄格大學(xué)機(jī)械工程系、材料科學(xué)研究所高分子系的Ying Li課題組建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架用于學(xué)習(xí)高分子氣體分離膜的分子結(jié)構(gòu)與氣體滲透率之間的內(nèi)在聯(lián)系。從高分子重復(fù)單元的化學(xué)結(jié)構(gòu)出發(fā)，到提取分子指紋和分子描述符，然后訓(xùn)練多任務(wù)的隨機(jī)森林模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型物理意義，最后快速預(yù)測(cè)大量假想高分子結(jié)構(gòu)的氣體滲透率，并使用分子動(dòng)力學(xué)模擬對(duì)高性能膜結(jié)構(gòu)的滲透系數(shù)和選擇系數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證（圖1）。當(dāng)把訓(xùn)練得到的可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于假想的高分子結(jié)構(gòu)時(shí)，該模型能夠?qū)傧敕肿舆M(jìn)行快速的篩選，從而發(fā)現(xiàn)新型的高分子氣體分離膜結(jié)構(gòu)。通過篩選超過900萬(wàn)個(gè)假想均聚物、梯形聚合物、和聚酰亞胺結(jié)構(gòu)，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了若干新型高分子結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出超過 Robeson上限的氣體滲透率（圖2），并用分子動(dòng)力學(xué)模型對(duì)最終篩選出的具有高滲透系數(shù)的高分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行了模擬驗(yàn)證（圖3）。這項(xiàng)工作突破了傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)的方法進(jìn)行高分子結(jié)構(gòu)篩選，建立了機(jī)器學(xué)習(xí)框架高效地預(yù)測(cè)氣體分離性能，并篩選出了若干新型高分子膜結(jié)構(gòu)以供未來(lái)進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)研究。該工作以“Machine learning enables interpretable discovery of innovative polymers for gas separation membranes”為題發(fā)表在《Science Advances》上（Sci. Adv.8, eabn9545 (2022)）。文章共同第一作者是加州理工學(xué)院化學(xué)與化學(xué)工程系博士生Jason Yang，康涅狄格大學(xué)機(jī)械工程系博士后Lei Tao (陶磊)博士，及康涅狄格大學(xué)機(jī)械工程系博士后Jinlong He (賀金龍) 博士？的腋翊髮W(xué)化學(xué)與生物分子工程系Centennial Professor of Engineering ，Jeffrey McCutcheon教授作為共同作者對(duì)這項(xiàng)工作提供了重要的指導(dǎo)。該研究得到美國(guó)空軍科學(xué)研究局, 美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì), 美國(guó)能源部能量效率與可再生能源辦公室, 以及3M公司的支持。

 

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)框架用于發(fā)現(xiàn)新型高分子氣體分離膜的流程圖。


圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)集B、C、D中超過900萬(wàn)假想高分子結(jié)構(gòu)的氣體滲透率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與 Robeson上限進(jìn)行比較。


 圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)篩選出的具有高滲透系數(shù)的高分子結(jié)構(gòu)，以及分子動(dòng)力學(xué)模擬得到的滲透系數(shù)驗(yàn)證比較。


  該工作是團(tuán)隊(duì)有關(guān)高分子信息學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最新進(jìn)展之一。高分子或聚合物的高復(fù)雜性給機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立帶來(lái)了很大挑戰(zhàn)，為此團(tuán)隊(duì)對(duì)高分子信息學(xué)中若干問題進(jìn)行了研究。團(tuán)隊(duì)研究了高分子均聚物的化學(xué)結(jié)構(gòu)與其玻璃轉(zhuǎn)化溫度之間的關(guān)聯(lián)（Patterns. 2021 Apr 9;2(4):100225. ），并測(cè)試了超過70種不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的適用性和可靠性（Journal of Chemical Information and Modeling. 2021 Oct 18;61(11):5395-413；Polymers. 2021 Jun 7;13(11):1898.）。除了關(guān)注于均聚物、梯形聚合物、聚酰亞胺等的氣體分離性能，團(tuán)隊(duì)近期還對(duì)不同共聚物的結(jié)構(gòu)和單元排列順序進(jìn)行的分析（iScience 25, 104585, July 15, 2022）。這一系列工作對(duì)于更好的理解與建立高分子的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了重要的參考。


  原文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn9545

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（責(zé)任編輯：xu）
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