人工智能专题 | 高分子科学的未来：在大数据和机器学习中寻找答案

本文探讨了大数据和机器学习在高分子科学中的应用前景。文章指出，尽管高分子科学在理论和计算模拟方面取得了显著进展，但其与实际应用的准确度仍面临挑战，主要原因是高分子的柔性、分布性和多因素协同涌现性等特性。大数据和机器学习的引入为解决这些经典问题和前沿方向提供了新的可能性。文章总结了四个研究团队在大数据和机器学习应用于高分子化学和拓扑结构描述、构象、聚集结构和相行为等方面的研究进展，并指出了当前面临的共性难点。最后，文章展望了通过发展高效编码方法、构建基准数据集和知识图谱，推动高分子科学在机理剖析、目标预测和逆设计、以及新模式识别等方面取得突破。