机器学习-多输出高斯过程分析助力可见光区小分子马达光开关的理性设计

本研究针对光开关材料可见光区性能优化难题，创新性地采用机器学习（ML）结合多输出高斯过程（MOGP）分析技术，通过对618种已知光开关的λmax数据建模，成功预测Z-E异构化速率（xgBoost模型R2=0.93），并基于BRICS方法设计5000种新型光开关。该研究为智能材料开发提供了高效计算框架，相关成果发表于《Dyes and Pigments》。

　　

在智能材料飞速发展的今天，光响应分子如同微观世界的"光控开关"，能通过吸收特定波长的光实现分子结构的可逆变化。这类材料在药物递送、光子器件等领域展现出巨大潜力，但传统试错法设计效率低下，且难以精准调控关键性能指标——特别是可见光区吸收波长(λ_max)和异构化速率。更棘手的是，分子结构与光响应特性间的复杂非线性关系，使得理性设计如同"大海捞针"。

为破解这一难题，Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU)的研究团队在《Dyes and Pigments》发表创新研究。他们巧妙融合机器学习与量子化学计算，建立了一套从分子描述符预测光开关性能的智能算法体系。通过分析618种已知光开关的λ_max数据，结合TD-DFT计算和SHAP值解析，首次系统揭示了Z-E异构化在光响应行为中的主导作用。

研究采用多技术联合作战策略：RDKit工具包生成201种分子描述符，xgBoost算法构建预测模型（SMSE低至0.0023），BRICS方法实现分子碎片化设计，辅以合成可及性(SA)评分筛选。实验验证环节采用CAM-B3LYP/6-31G+(d,p)水平进行TD-DFT计算，并通过电子局域函数(ELF)分析揭示电子激发机制。

【机器学习分析】章节显示，xgBoost模型对π-π*跃迁能量的预测精度显著优于传统方法，SHAP蜜蜂群图直观呈现Z-E辐照是最关键特征。这为理解光异构化动力学提供了新视角。

【计算研究】部分披露，设计分子的E_π-π*维持在2.02-2.33 eV区间，λ_max覆盖530-613 nm可见光区，ELF分析证实电荷分离程度与光响应效率正相关。特别值得注意的是，甲基化衍生物trans-Pai-Me的量子产率(0.35±0.03@454nm)较母体提升3倍。

【合成可及性】评估揭示，5000种新设计中31%化合物SA评分>7，具备工业化生产潜力。晶体结构分析证实，甲基修饰既能保持azo基团光活性，又显著改善异构化效率。

这项研究的意义在于：首次建立ML-MOGP联用框架，将光开关设计周期从数月缩短至数天；提出的"描述符-性能"映射关系为智能材料开发提供普适性方案；验证的甲基化策略为平衡光活性与稳定性提供新思路。正如结论强调，该方法不仅适用于azo类分子，还可拓展至spiropyran等光响应体系，为下一代光控纳米器件、自适应药物载体研发铺平道路。