Machine learning (ML) transformeert het vakgebied van de materiaalkunde snel, waardoor de ontdekking en het ontwerp van nieuwe materialen met ongekende eigenschappen mogelijk wordt. Eén gebied waarop ML een aanzienlijke impact heeft, is het oplossen van polymere materialen in organische oplosmiddelen. Traditioneel is de selectie van oplosmiddelen voor het oplossen van polymeren een proces van vallen en opstaan ​​geweest, vaak geleid door empirische regels en een beperkt begrip van de onderliggende moleculaire interacties.

ML-algoritmen kunnen echter grote datasets met experimentele gegevens analyseren en complexe relaties tussen moleculaire structuren en oplosbaarheidsparameters identificeren. Deze mogelijkheid opent nieuwe wegen voor het voorspellen en optimaliseren van oplosmiddelsystemen voor specifieke polymeren, waardoor de ontwikkeling van geavanceerde materialen en technologieën wordt versneld.

In een recente studie gepubliceerd in het tijdschrift "Nature Communications" gebruikten onderzoekers van de Universiteit van Californië, Berkeley, ML om de ingewikkelde relaties tussen polymeerstructuren en hun oplosbaarheid in organische oplosmiddelen te ontrafelen. Het team gebruikte een dataset van meer dan 10.000 experimentele metingen, die een breed scala aan polymeren en oplosmiddelen vertegenwoordigden.

Het ML-algoritme, getraind op deze uitgebreide dataset, identificeerde belangrijke moleculaire descriptoren die de oplosbaarheid van polymeren bepalen. Deze descriptoren omvatten factoren zoals de chemische samenstelling van het polymeer, het molecuulgewicht en de vertakkingsarchitectuur, evenals de polariteit van het oplosmiddel, het waterstofbindingsvermogen en de diëlektrische constante.

Door deze descriptoren te analyseren, kon het ML-model de oplosbaarheid van polymeren in verschillende organische oplosmiddelen nauwkeurig voorspellen. De voorspellingen van het model werden gevalideerd door experimentele metingen, wat de betrouwbaarheid en het potentieel voor praktische toepassingen aantoonde.

De studie benadrukt de kracht van ML bij het ontcijferen van complexe moleculaire interacties en het begeleiden van de selectie van oplosmiddelen voor het oplossen van polymeer. Deze kennis is van cruciaal belang voor industrieën zoals de farmaceutische industrie, coatings en kunststoffen, waar het vermogen om polymeren efficiënt op te lossen en te verwerken essentieel is.

Bovendien kan de ML-aanpak worden uitgebreid naar andere gebieden van de materiaalkunde, zoals het voorspellen van materiaaleigenschappen, het ontwerpen van functionele materialen en het optimaliseren van productieprocessen. Naarmate ML-algoritmen geavanceerder worden en datasets groter worden, blijft het potentieel voor transformatieve ontdekkingen in de materiaalkunde en daarbuiten groeien.