综述：高分子科学中的机器学习：物理与化学探索的新视角

这篇综述系统阐述了机器学习（ML）在高分子科学中的变革性作用，聚焦于聚合反应动力学建模、跨尺度性能预测（如热稳定性δ与光电响应）及可持续材料设计三大领域。通过整合高通量实验与生成算法，ML突破了传统试错法局限，为高分子工程建立了从分子到宏观尺度的计算设计范式。

　　

概念与分类

机器学习（ML）作为人工智能分支，通过数据挖掘揭示高分子材料的结构-性能关系。监督学习（如随机森林）用于预测聚合物热稳定性，无监督学习（如聚类）则解析溶解度参数（Hansen δ），而强化学习优化聚合反应条件。

高通量实验

自动化平台实现并行化实验，加速数据积累。例如，微流控芯片结合ML实时调控自由基聚合（FRP）的单体比例，将反应效率提升300%。

聚合合成

ML模型关联引发剂类型（如AIBN）与分子量分布（PDI），闭环系统动态调整温度/压力，使聚苯乙烯的PDI控制在1.2±0.05。光聚合中，神经网络预测引发剂浓度对转化率的影响，误差<5%。

溶解性与加工

梯度提升树（GBDT）量化溶剂极性（Hildebrand参数）与聚乳酸溶解度的非线性关系。注塑工艺中，ML优化熔体温度（T_m）和剪切速率，使聚丙烯复合材料拉伸强度提升40%。

性能预测

图神经网络（GNN）解码链段堆积密度与玻璃化转变温度（T_g）的关联。导电聚合物中，支持向量机（SVM）筛选给体-受体单元组合，使PEDOT:PSS电导率达2000 S/cm。

挑战与展望

数据稀缺（如生物降解聚酯）和模型可解释性仍是瓶颈。未来需开发多模态数据库，并融合量子计算模拟链间相互作用，推动高分子科学进入精准设计时代。