Diseño Inverso y Descubrimiento Guiado por IA de Polímeros Vitriméricos Reciclables

Resumen El vitrimér es una nueva y emocionante clase de polímeros sostenibles con habilidades de curación debido a sus redes adaptativas covalentes dinámicas. Sin embargo, una elección limitada de moléculas constituyentes restringe su espacio de propiedades y aplicaciones potenciales. Para superar este desafío, se presenta un enfoque innovador que une simulaciones de dinámica molecular (MD) y un nuevo modelo de autoencoder variacional de grafos (VAE) para el diseño inverso de quimias vitrimer que tengan una temperatura de transición de vidrio (Tg) deseada. Se curó el primer conjunto diverso de vitrimer de un millón de quimias y se calculó Tg para 8,424 de ellas mediante simulaciones de MD de alto rendimiento calibradas por un modelo de proceso gaussiano. El VAE propuesto emplea codificadores de grafo duales y un esquema de dimensiones latentes superpuestas que permite la representación individual de vitrimeres multicomponentes. La alta precisión y eficiencia del marco se demuestra al descubrir vitrimeres novedosos con Tg deseable más allá del régimen de entrenamiento. Para validar la efectividad del marco en experimentos, se generan quimias vitrimer con un Tg objetivo de 323 K. Al incorporar intuición química, se sintetiza un nuevo vitrimér con Tg de 311-317 K, demostrando experimentalmente la capacidad de curación y fluidez. El marco propuesto ofrece una herramienta emocionante para los químicos de polímeros para diseñar y sintetizar polímeros novedosos y sostenibles para diversas aplicaciones.