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Machine learning framework to predict glass transition temperature in natural deep eutectic solvents: a step toward green functional materials

共晶体系 玻璃化转变 材料科学 人工智能 班级（哲学） 工艺工程 深度学习 纳米技术 化学工程 自然（考古学） 机器学习 计算机科学 密度泛函理论 深共晶溶剂 复合材料 主动学习（机器学习）
作者
Durbek Usmanov,Priyanka Yadav,Gerardo M. Casanola-Martin,Akshat Satyanarayan Mallya,Seyedehelham Shirvanihosseini,Allison Hubel,Bakhtiyor Rasulev
出处
期刊：Green Chemistry [Royal Society of Chemistry]
日期：2026-01-01 卷期号：28 (23): 9650-9666
链接
rsc.orgdoi.org
标识
DOI：10.1039/d6gc01009a
摘要
Interpretable machine learning predicts the glass transition temperature of natural deep eutectic solvents from component chemistry, enabling rapid design of sustainable solvent systems.
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