基于AI的聚苯醚酯取代聚合物设计
软凝聚态物质
2025-11-10 v1 材料科学
摘要
聚苯醚酯（PET）是包装、纺织和工程应用中广泛使用的热塑性材料，因其强度、透明度和化学耐受性而受到青睐。不断增加的环境影响担忧和监管压力推动寻找性能相当或更优的替代品。我们提出一种AI驱动的聚合物设计管道，采用虚拟正向合成（VFS）方法生成PET取代聚合物。灵感来源于PET合成的酯化路线，我们系统性地组合了一套已筛选出的美国毒物 substances 控制法案（TSCA）列明的单体，以创建12,100个类似PET的聚合物。机器学习模型预测所有设计的玻璃化温度（Tg）、带隙及其结晶倾向。通过多目标筛选，识别出1,108个预测在Tg和带隙方面可匹配或超越PET的候选方案，其中包括对其他已知商业PET替代聚合物的“重新发现”，如PETG、Tritan和Ecozen，为我们的设计管道提供了 retrospective 验证，证明了该管道具备快速设计实验可行聚合物的能力。此外，本文所设计的若干全新（此前未知）候选方案已合成并表征，为该设计框架提供了确定性验证。
引用
@article{arxiv.2511.04695,
title = {AI-Driven Design of poly(ethylene terephthalate)-replacement copolymers},
author = {Chiho Kim and Wei Xiong and Akhlak Mahmood and Rampi Ramprasad and Huan Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.04695},
year = {2025}
}