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具有高恢復應力和溫和玻璃化轉變溫度 ( Tg ) 的紫外線 (UV) 固化熱固性形狀記憶聚合物 (TSMP)是3D/4D打印輕質承重結構和設備的理想選擇。然而，瓶頸在于高恢復應力通常意味著高Tg。雖然機器學習 (ML) 已成為發現新材料/藥物的有用工具，但發現新TSMP的巨大挑戰在于非常有限的可用數據。

在此，美國路易斯安那州立大學李國強教授等人通過將遷移學習變分自編碼器（VAE）與加權向量組合方法（WVCM）相結合，報道了一種增強的ML方法來捕獲由單體和交聯劑之間的摩爾比變化引起的TSMP性質變化。

通過在預訓練過程中學習包含藥物分子的大型數據集，能夠實現有效地將 TSMP 映射到更接近高斯分布的隱藏空間。使用這種方法，作者部分解決了用ML發現 TSMP 時存在的兩個常見問題，即缺乏摩爾比信息和有限的訓練數據。作者創造了一個大的組成空間，并能夠發現5種具有所需特性的新型紫外線固化TSMP，其中一種已通過實驗驗證。

圖1. VAE模型網絡的基本管道結構

這項研究的貢獻包括（1）通過藥物分子表示TSMP的特征克服了有限訓練數據集的障礙；（2）開發了能夠克服映射摩爾比信息障礙的ML框架。結果表明，該方法可以利用數據稀缺（和有偏差）的TSMP目標和數據豐富的藥物源之間的相關性來有效地學習TSMP特征，并且結果比采用直接標簽編碼和Morgan編碼的支持向量機方法的基準集更準確且穩健。

因此，作者相信該框架是TSMP領域的最新研究成果，這也為發現新的TSMP 和其他熱固性聚合物開辟了新的機會。

圖2. TSMP屬性預測模型的神經網絡的基本結構

From Drug Molecules to Thermoset Shape Memory Polymers: A Machine Learning Approach, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c20947

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路易斯安那州立大學ACS AMI: 機器學習用于發現熱固性形狀記憶聚合物

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