Maschinenintelligenz-unterstützte Entdeckung von rein natürlichen Plastik-Ersatzstoffen

Zusammenfassung Eine mögliche Lösung gegen die Ansammlung petrochemischer Kunststoffe in natürlichen Umgebungen besteht darin, biologisch abbaubare Plastik-Ersatzstoffe aus natürlichen Komponenten zu entwickeln. Die Entdeckung rein natürlicher Alternativen, die spezifische Eigenschaften wie optische Transparenz, Brandschutz und mechanische Widerstandsfähigkeit erfüllen – Eigenschaften, die petrochemische Kunststoffe erfolgreich gemacht haben – bleibt jedoch eine Herausforderung. Aktuelle Ansätze basieren nach wie vor auf iterativen Optimierungsexperimenten. Hier zeigen wir einen integrierten Workflow, der Robotik und maschinelles Lernen kombiniert, um die Entdeckung rein natürlicher Plastik-Ersatzstoffe mit programmierbaren optischen, thermischen und mechanischen Eigenschaften zu beschleunigen. Zunächst wird ein automatisierter Pipettier-Roboter angewiesen, 286 Nanocomposit-Filme mit verschiedenen Eigenschaften vorzubereiten, um einen Support-Vektor-Maschinen-Klassifikator zu trainieren. Anschließend werden durch 14 aktive Lernschleifen mit Datenaugmentation stufenweise 135 rein natürliche Nanocomposite hergestellt, wodurch ein Vorhersagemodell eines künstlichen neuronalen Netzwerks etabliert wird. Wir demonstrieren, dass das Vorhersagemodell eine bidirektionale Designaufgabe durchführen kann: (1) Vorhersage der physikochemischen Eigenschaften eines rein natürlichen Nanocomposits aus seiner Zusammensetzung und (2) Automatisierung des inversen Designs von biologisch abbaubaren Plastik-Ersatzstoffen, die verschiedene benutzerspezifische Anforderungen erfüllen. Durch die Nutzung der Vorhersagefähigkeiten des Modells stellen wir mehrere rein natürliche Ersatzstoffe her, die nicht biologisch abbaubare Gegenstücke ersetzen könnten, da sie analoge Eigenschaften aufweisen. Unsere Methodik integriert robotergestützte Experimente, Maschinenintelligenz und Simulationswerkzeuge, um die Entdeckung und das Design umweltfreundlicher Plastik-Ersatzstoffe zu beschleunigen, beginnend mit Bausteinen aus der allgemein als sicher anerkannten Datenbank.