論文の概要: Inverse Design of Vitrimeric Polymers by Molecular Dynamics and Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03690v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 18:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 13:47:37.270393
• Title: Inverse Design of Vitrimeric Polymers by Molecular Dynamics and Generative Modeling
• Title（参考訳）: 分子動力学と生成モデルによるビトリメリック高分子の逆設計
• Authors: Yiwen Zheng, Prakash Thakolkaran, Jake A. Smith, Ziheng Lu, Shuxin Zheng, Bichlien H. Nguyen, Siddhant Kumar, Aniruddh Vashisth
• Abstract要約: ビトリマーは、自己修復能力を持つ持続可能なポリマーの新しいクラスである。 私たちは100万という最初のビトリマーデータセットを構築し、8,424のTgを計算します。 所望のTgを用いた新規硝子体発見のためのフレームワークの精度と効率性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.273622197027702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vitrimer is a new class of sustainable polymers with the ability of self-healing through rearrangement of dynamic covalent adaptive networks. However, a limited choice of constituent molecules restricts their property space, prohibiting full realization of their potential applications. Through a combination of molecular dynamics (MD) simulations and machine learning (ML), particularly a novel graph variational autoencoder (VAE) model, we establish a method for generating novel vitrimers and guide their inverse design based on desired glass transition temperature (Tg). We build the first vitrimer dataset of one million and calculate Tg on 8,424 of them by high-throughput MD simulations calibrated by a Gaussian process model. The proposed VAE employs dual graph encoders and a latent dimension overlapping scheme which allows for individual representation of multi-component vitrimers. By constructing a continuous latent space containing necessary information of vitrimers, we demonstrate high accuracy and efficiency of our framework in discovering novel vitrimers with desirable Tg beyond the training regime. The proposed vitrimers with reasonable synthesizability cover a wide range of Tg and broaden the potential widespread usage of vitrimeric materials.
• Abstract（参考訳）: ビトリマー(vitrimer)は、動的共有結合型適応ネットワークの再構成を通じて自己修復することのできる、持続可能なポリマーの新しいクラスである。 しかし、構成分子の限られた選択は、その性質空間を制限し、潜在的な応用を完全に実現することを禁じている。 分子動力学(MD)シミュレーションと機械学習(ML)、特に新しいグラフ変分オートエンコーダ(VAE)モデルを組み合わせることで、新しいビトリマーを生成し、所望のガラス転移温度(Tg)に基づいてその逆設計を導く方法を確立した。 我々は,100万のビトリマーの最初のデータセットを構築し,その内8,424個のTgをガウス過程モデルでキャリブレーションした高スループットMDシミュレーションにより計算する。 提案するvaeは、双対グラフエンコーダと、多成分ビトリマーの個別表現を可能にする潜在次元重複スキームを用いる。 ビトリマーに必要な情報を含む連続的潜在空間を構築することにより,訓練体制を超えて望ましいtgを持つ新規ビトリマーを発見するための枠組みの精度と効率性を示す。 合理的な合成性を有するビトリマーは、幅広いtgをカバーし、ビトリメリック材料の潜在的に広範な使用を広げる。

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