論文の概要: Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20753v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 05:03:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 13:14:15.59888
- Title: Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能による高分子材料発見の強化
- Authors: Chenyao Ma, Linda Zhang, Yuheng Chen, Wei Du, Shangwen Fang, Zihao Jiang, Chuanyu Liu, Xinyu Ma, Rui Su, Gang Wang, Muyao Yu, Dong Zhong, Jie Zhu, Weibo Gong, Huan Gu, Limin Li, Chen Shen, Rui Wu, Zhenghao Wu, Kan Xu, Min Zhou, Donglin He, Xiayun Huang, Shan Jiang, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Yuwei Zhang, Jie Zhao, Di Zhang, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li,
- Abstract要約: 高分子材料は、エネルギー貯蔵、マイクロエレクトロニクス、医療、持続可能な製造にまたがる近代技術を支える。
データインフラストラクチャ、機械学習、大規模人工知能(AI)モデル、実験室自動化の最近の進歩が、この風景を再構築し始めている。
高分子科学は、データ、シミュレーション、推論、実験が自己改善フィードバックループ内で機能する自律的な発見の時代に入ってきています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.63215883007906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Polymeric materials underpin modern technologies spanning energy storage, microelectronics, healthcare and sustainable manufacturing. Yet their rational design remains exceptionally challenging because material performance emerges from complex interactions among molecular composition, chain architecture, processing history and hierarchical structural evolution across multiple length and time scales. Consequently, polymer research has long relied on labor-intensive experimentation and fragmented modeling approaches, limiting both mechanistic understanding and innovation efficiency. Recent advances in data infrastructure, machine learning, large artificial intelligence (AI) models and laboratory automation are beginning to reshape this landscape. Rather than functioning as isolated tools, polymer databases, predictive models, AI agents and automated laboratories are increasingly converging into interconnected discovery ecosystems. As a result, the central challenge is shifting from improving predictive accuracy alone to enabling reliable decision-making, adaptive learning and seamless integration across computation, experimentation and scientific reasoning. We argue that polymer science is entering an era of autonomous discovery, in which data, simulation, reasoning and experimentation operate within self-improving feedback loops that continuously generate hypotheses, design materials, execute experiments and refine predictive models. By unifying molecular design, process optimization, experimental validation and industrial translation, such autonomous ecosystems establish a more predictive, reproducible and scalable paradigm for polymer innovation, fundamentally transforming how polymer research is conducted.
- Abstract（参考訳）: 高分子材料は、エネルギー貯蔵、マイクロエレクトロニクス、医療、持続可能な製造にまたがる近代技術を支える。
しかし、分子構成、チェーンアーキテクチャ、処理履歴、複数の長さと時間スケールにわたる階層的構造進化の間の複雑な相互作用から材料性能が生まれるため、それらの合理的設計は非常に難しいままである。
その結果、ポリマー研究は長年、労働集約的な実験と断片化されたモデリングアプローチに依存しており、機械的理解とイノベーション効率の両方を制限してきた。
データインフラストラクチャ、機械学習、大規模人工知能(AI)モデル、実験室自動化の最近の進歩が、この風景を再構築し始めている。
孤立したツールとして機能するのではなく、ポリマーデータベース、予測モデル、AIエージェント、自動実験室は、ますます相互接続された発見エコシステムに収束している。
その結果、中心的な課題は、予測精度の向上のみから、信頼性の高い意思決定、適応学習、計算、実験、科学的推論におけるシームレスな統合の実現へとシフトしている。
データ、シミュレーション、推論、実験は、仮説、設計材料を継続的に生成し、実験を実行し、予測モデルを洗練する自己改善フィードバックループの中で機能する。
分子設計、プロセス最適化、実験的な検証、産業翻訳を統一することにより、このような自律的な生態系は、高分子の革新のためのより予測的で再現可能なスケーラブルなパラダイムを確立し、ポリマー研究の実施方法を根本的に変える。
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