机器学习方法在高分子玻璃化研究中的应用

高分子玻璃的物理性质与其结构和动力学密切相关.揭示高分子玻璃化的微观物理图像对高分子玻璃材料的结构调控和分子设计至关重要.然而,高分子的长链结构和复杂单体结构特征致使目前仍然缺乏普适的理论或者模型来定量解释高分子玻璃化的物理机制.因此,亟需发展更为先进的研究方法从而更深入地理解高分子玻璃化.近年来,国内外学者利用基于数据驱动的信息学方法(例如机器学习)对高分子玻璃化开展了研究,并取得了丰富成果.本综述首先介绍了常用的高分子信息学数据库和机器学习算法.之后,从高分子玻璃化转变温度的预测、新型高分子玻璃材料的研发、过冷液体的结构-动力学关系和玻璃体系相变的确定四个方面总结和评述了机器学习应用在玻璃化研究中的代表性进展.最后,探讨了机器学习方法在高分子玻璃化研究中面临的主要挑战,并对玻璃信息学这一领域的发展进行了展望.