고분자 과학에서 기계 학습의 도전, 발전 및 잠재성에 대한 전망

초록 인공지능과 기계 학습(ML)은 매년 과학 및 공학 분야에서 증가하는 관심을 받고 있습니다. 고분자 과학도 예외는 아니지만, 이 하위 분야에서 데이터 기반 알고리즘의 구현은 고분자 시스템 연구에 이러한 기술의 광범위한 적용을 방해하는 독특한 도전 과제가 있습니다. 이 전망에서는 고분자 구조 및 표현, 고처리 기술 및 제약, 제한된 데이터 가용성 등 고분자 과학에서 ML 구현에 대한 여러 중요한 도전 과제를 논의합니다. 이러한 문제 해결을 목표로 하는 유망한 연구가 탐구되며, 기존의 장애물에도 불구하고 고분자 과학에서 ML의 가능성을 입증하는 현대 연구가 논의됩니다. 마지막으로, 고분자 과학에서 ML의 향후 전망을 제시합니다. 그래픽 초록