机器学习赋能染料研发：解码结构-性能-合成关系与智能设计新策略

本综述系统探讨了机器学习（ML）在染料研究中的革命性应用，涵盖结构-性能关系（SPR）建模、智能分子设计及合成优化，突破传统实验方法的局限性（如高成本、低效），推动染料研发向数据驱动、智能闭环范式转型。

　　

亮点

机器学习（ML）彻底改变了染料科学的研究范式，从传统经验驱动转向数据驱动，能够解码复杂的结构-性能-合成关系。本综述系统阐述了ML在以下五个关键维度的革命性影响：

• (1)数据基础设施开发：实验表征与理论量子化学计算的协同整合，为结构-性能关系（SPR）研究奠定了坚实基础。

结论

机器学习（ML）已从根本上变革了染料科学的研究范式，使其从传统的经验方法转变为能够解码复杂结构-性能-合成关系的数据驱动学科。本综述系统考察了ML在以下五个关键方面的革命性影响：

• (1)数据基础设施开发：实验表征与理论量子化学计算的协同整合，为结构-性能关系（SPR）研究建立了坚实基础。