Chemically-informed active learning enables data-efficient multi-objective optimization of self-healing polyurethanes

主动学习(机器学习) 计算机科学 材料科学 人工智能 工艺工程 纳米技术 光学活性 工程类 生化工程 工程制图
作者
Kang Liang,Xinke Qi,Xu Xiao,Li Wang,Jinglai Zhang
出处
期刊:Chemical Science [The Royal Society of Chemistry]
标识
DOI:10.1039/d5sc07752d
摘要

A chemically-informed active learning (CIAL) framework synergizes chemical knowledge with machine learning to achieve multi-objective optimization of self-healing polyurethanes with only 20 samples, overcoming traditional material design trade-offs.

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