用机器学习预测聚合物-表面相互作用的黏附自由能
软凝聚态物质
2021-10-08 v1
摘要
聚合物-表面相互作用对许多生物过程和工业应用至关重要。本文我们提出一种机器学习方法，将模型聚合物的序列与其对修饰表面的黏附联系起来。我们模拟了 种独特粗粒化一维序列聚合物与功能化表面相互作用的黏附自由能，并构建支持向量回归（SVR）模型，该模型以廉价且可靠的方式预测作为序列函数的黏附自由能。我们的工作凸显了粗粒化模拟与数据驱动机器学习方法在新型功能聚合物设计中的前景性融合，并代表了将聚合物组成与聚合物-表面相互作用相联系的重要一步。
引用
@article{arxiv.2110.03041,
title = {Predicting Adhesive Free Energies of Polymer--Surface Interactions with Machine Learning},
author = {Jiale Shi and Michael J. Quevillon and Pedro H. Amorim Valença and Jonathan K. Whitmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03041},
year = {2021}
}