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长春应化所孙昭艳团队npj Comput. Mater.: 生成式AI遇见高分子按需设计

计算材料学 2024-12-02 08:00
文章摘要
长春应化所孙昭艳团队在npj Computational Materials上发表了一项关于聚合物按需设计的研究。该研究旨在解决大规模聚合物数据集稀缺的问题，通过生成式AI技术开发了一种名为PolyTAO的预训练模型，用于聚合物的逆向设计。研究团队建立了一个包含近100万条聚合物结构-性质对的数据库，并采用监督式预训练范式，使模型在top-1生成模式下达到99.27%的化学有效性。此外，生成的聚合物在15类性质上的平均R2为0.96，显示出模型强大的按需生成能力。该研究不仅在聚合物生成模型中取得了最高的成功率，还实现了从全模板生成到无模板生成的新突破，为聚合物材料的开发提供了便捷的工具。
长春应化所孙昭艳团队npj Comput. Mater.: 生成式AI遇见高分子按需设计
查看文献： On-demand reverse design of polymers with PolyTAO
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