科普：高分子（macromolecule）也常稱聚合物（polymer），指由許多單元組成的大分子，這些單元可以是具有相似或完全相同的結構，或是由完全不同但能互相生成共價鍵的有機化合物相互之間連接形成長鏈結構。高分子由小分子經(jīng)聚合反應生成，聚合生成高分子的小分子被稱為單體（monomer）。

　　據(jù)介紹，研發(fā)高強度、耐高溫、輕質化、功能化兼具的先進樹脂基復合材料，是解決航空航天等領域先進裝備制造難題的關鍵。

　　華東理工大學林嘉平教授團隊開發(fā)的 AI plus 高分子軟件平臺可通過對高分子材料研發(fā)中的結構性能進行數(shù)據(jù)挖掘，并集成機器學習性能預測功能、結構設計、配方及工藝參數(shù)優(yōu)化等功能，使高性能高分子材料的研發(fā)大大提速，從而推動大數(shù)據(jù)和人工智能技術為復合材料用高性能樹脂產業(yè)賦能。

　　林嘉平教授表示，隨著 AI 等新興技術的發(fā)展，新材料研發(fā)工作正逐漸從科學家“經(jīng)驗試錯”階段轉入“智能制造”階段，高分子材料基因組研發(fā)平臺便是大數(shù)據(jù)、人工智能與高分子材料研發(fā)領域開展融合創(chuàng)新的一項成果。

　　“相比在實驗室人工化學合成高分子材料，進而驗證其性能，這種虛擬設計、高通量預測的方法可大大提高新材料的研發(fā)效率。”林嘉平說。

　　據(jù)介紹，團隊目前已建成樹脂結構性能數(shù)據(jù)庫和基團間化學反應數(shù)據(jù)庫，包含 3 萬多種聚合物近 15 萬條性能數(shù)據(jù)、58516 種基元反應模板的近 140 萬條化學反應數(shù)據(jù)。在此基礎上，團隊創(chuàng)建了面向高分子 10 余種性能的機器學習預測模型，使平臺具備數(shù)據(jù)檢索、性能預測、配方優(yōu)化等多項功能，而且他們的團隊已研制出系列先進復合材料基體樹脂，如固化溫度小于 300 攝氏度、5% 熱分解溫度大于 650 攝氏度、玻璃化轉變溫度大于 600 攝氏度的新型耐高溫、易加工硅萘炔和硅芴炔樹脂，耐高溫、高韌性的新型聚硅炔酰亞胺樹脂等。這些新型樹脂經(jīng)相關科研單位開展復合材料及構件性能評價，解決了我國在高性能高分子材料領域的部分需求。