Intelligent Machine Learning: Tailor-Making Macromolecules
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, polymer reaction engineers seek robust and effective tools to synthesize complex macromolecules with well-defined and desirable microstructural and architectural characteristics. Over the past few decades, several promising approaches, such as controlled living (co)polymerization systems and chain-shuttling reactions have been proposed and widely applied to synthesize rather complex macromolecules with controlled monomer sequences. Despite the unique potential of the newly developed techniques, tailor-making the microstructure of macromolecules by suggesting the most appropriate polymerization recipe still remains a very challenging task. In the current work, two versatile and powerful tools capable of effectively addressing the aforementioned questions have been proposed and successfully put into practice. The two tools are established through the amalgamation of the Kinetic Monte Carlo simulation approach and machine learning techniques. The former, an intelligent modeling tool, is able to model and visualize the intricate inter-relationships of polymerization recipes/conditions (as input variables) and microstructural features of the produced macromolecules (as responses). The latter is capable of precisely predicting optimal copolymerization conditions to simultaneously satisfy all predefined microstructural features. The effectiveness of the proposed intelligent modeling and optimization techniques for solving this extremely important 'inverse' engineering problem was successfully examined by investigating the possibility of tailor-making the microstructure of Olefin Block Copolymers via chain-shuttling coordination polymerization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».