用于超亲水涂层智能研发的多模型框架

《Science China-Materials》：Multi-model framework for intelligent research and development of super-hydrophilic coatings

　　

摘要

传统的高性能超亲水涂层研发（R&D）方法长期以来面临着诸多挑战，包括数据匮乏、结构-活性关系不明确以及缺乏设计指导原则。在这项研究中，设计并展示了一个创新的多模型框架，该框架将专门的聚合物大型语言模型（PolyLLM）和聚合物机器学习模型（PolyML）协同整合，用于智能地进行超亲水涂层系统的研发。在亲水聚合物研究阶段，多模型利用经过微调的PolyLLM的领域特定见解和化学工具能力，系统地筛选了852种亲水单体，并生成了3880种假设的聚合物结构。通过运用PolyML，该多模型能够实现精确的性能预测和特征重要性的定量评估，从而高效地从生成的聚合物数据库中筛选出最优结构。实验验证表明，与实验数据相比，该多模型在各种聚合物性质预测任务中的平均绝对误差（MAE）低于10%。这种方法快速发现了具有优异抗膨胀和耐磨性能的亲水聚合物。在开发超亲水涂层的过程中，多模型有效地结合了PolyLLM在大规模合成方面的指导作用以及PolyML在精确配方优化和固化参数调整方面的能力。多模型的有效性体现在加速开发出了高性能防雾涂层，这些涂层应用于游泳镜和光学薄膜上，其防水和耐磨性能显著优于市场上的领先产品。这种多模型为先进聚合物涂层提供了一种灵活的方法，实现了实验室研究与工业开发之间的无缝衔接。

此图片的替代文本可能是由AI生成的。

传统的高性能超亲水涂层研发（R&D）方法长期以来面临着诸多挑战，包括数据匮乏、结构-活性关系不明确以及缺乏设计指导原则。在这项研究中，设计并展示了一个创新的多模型框架，该框架将专门的聚合物大型语言模型（PolyLLM）和聚合物机器学习模型（PolyML）协同整合，用于智能地进行超亲水涂层系统的研发。在亲水聚合物研究阶段，多模型利用经过微调的PolyLLM的领域特定见解和化学工具能力，系统地筛选了852种亲水单体，并生成了3880种假设的聚合物结构。通过运用PolyML，该多模型能够实现精确的性能预测和特征重要性的定量评估，从而高效地从生成的聚合物数据库中筛选出最优结构。实验验证表明，与实验数据相比，该多模型在各种聚合物性质预测任务中的平均绝对误差（MAE）低于10%。这种方法快速发现了具有优异抗膨胀和耐磨性能的亲水聚合物。在开发超亲水涂层的过程中，多模型有效地结合了PolyLLM在大规模合成方面的指导作用以及PolyML在精确配方优化和固化参数调整方面的能力。多模型的有效性体现在加速开发出了高性能防雾涂层，这些涂层应用于游泳镜和光学薄膜上，其防水和耐磨性能显著优于市场上的领先产品。这种多模型为先进聚合物涂层提供了一种灵活的方法，实现了实验室研究与工业开发之间的无缝衔接。

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