Aug, 2023
基于机器学习的二嵌段共聚物形态预测
Prediction of Diblock Copolymer Morphology via Machine Learning
Hyun Park, Boyuan Yu, Juhae Park, Ge Sun, Emad Tajkhorshid...
TL;DR用机器学习方法加速计算大域上长时间尺度下的块聚合物形态演化。通过分离粗粒化颗粒演化的特征时间和介观尺度上的缓慢形态演化，利用粒子模拟直接学习随机驱动的缺陷消除过程。采用支持不同边界条件的 UNet 架构，允许任意形状的周期和固定基底边界条件。通过损失函数引入物理概念，数据增强引入对称性，有效性经三个不同的用例验证，可可视化时空演化，研究不同形态限制下的缺陷密度及其演化。在应用方面，展示了访问后期形态对理解单个块内粒子扩散的重要性。对于微电子、电池材料和膜的定向自组装和材料设计有重要意义。