使用AI，化学家在创纪录的时间内创建类似橡胶的材料
作者：by Kirsten Heuring, Carnegie Mellon University
汽车轮胎，塑料袋和泡沫垫等日常用品来自称为聚合物的材料，可能需要数年的时间才能开发和测试。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员通过将人工智能与人类专业知识相结合，开发了一种新的方法来更快地创造出更好的橡胶状材料。
通常，当研究人员使材料变得更强大时，它会变得柔软，而柔性材料往往会弱。为了解决这个问题，团队创建了一个机器学习模型这与人类化学家协同作用。机器学习的一部分AI研究包括教授人工智能执行特定任务。在一个实验中，研究人员与AI工具合作创建了既有强大又灵活的聚合物。
Olexandr（Oles）Isayev，Carl和Amy Jones跨学科科学教授说：“聚合物的应用太多：建筑，汽车零件，鞋类，鞋类，涂料。”“每当您为特定应用程序制作一个时，它都需要某些属性，并且通常不能承受力量并同时扩展。这些新材料具有出色的属性。它们都可以做到。”
该组将所需的聚合物中所需的属性输入到设计工具中。然后，该模型提出了一系列实验，即使用自动科学工具进行了UNC-Chapel Hill化学家。
研究人员测试了生产的材料并为模型提供了反馈，因此可以进行调整。这项研究是出版在日记中Angewandte Chemie国际版。
Isayev说：“ AI系统提出了一个实验，在实验之后，我们测量了属性，我们迭代了。”“您可以动态调整并帮助机器导航以找到具有所需属性的材料。”
UNC-Chapel Hill化学教授Frank Leibfarth说，以这种新方式工作是新鲜空气。莱布法斯说：“在我们的人工宣传的方法中，我们正在与模型互动，而不仅仅是采用指示。”“这使我们能够结合人类和机器制导过程的最佳方面，以达到最佳解决方案。”
莱布法斯还表示，他为聚合物的潜在应用感到兴奋。“这样的材料可以用于跑鞋，医疗设备就像3D打印的牙科植入物和汽车耐用零件一样，”莱布法斯说。
卡内基·梅隆化学系的前博士后研究员迪伦·安斯汀（Dylan Anstine）说：“我们在化学和化学工程领域非常有趣的时期，发现了下一项伟大材料的最佳策略是什么。”
“很明显，使用我们可以使用的最佳数据科学工具，将涉及专家实验化学家和专家计算化学家。我们真的在嘲笑这种关系的样子。”
机器学习模型还通过排除无效的方法和化学物质来节省了研究人员的大量时间和金钱。研究人员已经将该程序开源，因此任何实验室都可以访问此工具。如果在其他实验室中采用，该工具可以减少其他发现所需的成本和时间。
这种方法可以加速用于医疗设备，鞋类和电子产品的先进材料的开发。通过将AI预测与人类专业知识相结合，研究人员希望他们可以更有效地解决复杂的材料挑战。
更多信息：约翰·拉普（Johann L. Rapp）等Angewandte Chemie国际版（2025）。doi：10.1002/anie.202513147
引用：使用AI，化学家在创纪录的时间内创建类似橡胶的材料（2025年，9月24日）检索2025年9月25日摘自https://phys.org/news/2025-09-ai-chemists-rubber-materials.html
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