論文の概要: Inverse Design of Vitrimeric Polymers by Molecular Dynamics and
Generative Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03690v2
- Date: Wed, 13 Mar 2024 12:04:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 17:58:30.333833
- Title: Inverse Design of Vitrimeric Polymers by Molecular Dynamics and
Generative Modeling
- Title(参考訳): 分子動力学によるビトリマーポリマーの逆設計
生成モデリング
- 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、動的に共有された適応ネットワークを再構成することで自己修復する能力を持つ、持続可能なポリマーの新しいクラスである。
しかしながら、構成分子の限られた選択は、それらの性質空間を制限し、それらの潜在的な応用の完全な実現を禁止している。
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。
提案したVAEは、二重グラフエンコーダと、多成分ビトリマーの個々の表現を可能にする潜在次元オーバーラップ方式を用いている。
ウィトリマーの必要な情報を含む連続潜伏空間を構築することにより、トレーニング体制を超えて望ましいTgを持つ新しいヴィトリマーを発見するための枠組みの精度と効率性を実証する。
合理的な合成性を持つビトリマーは、広範囲のTgをカバーし、ヴィトリマー材料の潜在的使用範囲を広げる。
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