Generative active learning across polymer architectures and solvophobicities for targeted rheological behavior
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来源：
Nature
关键字：
generative chemistry
发布时间：
2025-12-15 19:37
摘要：
该研究提出了一种新颖的计算框架，结合了生成机器学习、Gaussian过程建模和多粒子碰撞动力学，以设计具有特定剪切速率依赖粘度特征的聚合物。研究成果在国际上具有重要的应用潜力，尤其是在聚合物设计领域。
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该研究提出了一种新颖的计算框架，结合了生成机器学习、Gaussian过程建模和多粒子碰撞动力学，以设计具有特定剪切速率依赖粘度特征的聚合物。研究成果在国际上具有重要的应用潜力，尤其是在聚合物设计领域。