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诺奖教授最新Nat Energy：机器学习辅助快速筛选耐热介电聚合物

材料人 2024-12-11 09:50
文章摘要
本文介绍了利用机器学习技术快速筛选耐热介电聚合物的方法。介电聚合物因其轻便和耐高压特性在静电薄膜电容器中具有重要应用，但在高温环境下的耐受性较差。研究团队通过训练神经网络系统，从近50,000种聚硫酸酯中筛选出高性能的耐热聚合物，显著提高了筛选效率和准确性。研究结果表明，聚硫酸酯P6具有卓越的热韧性和介电性能，为未来电气化应用提供了新的材料选择。
诺奖教授最新Nat Energy：机器学习辅助快速筛选耐热介电聚合物
查看文献： Machine learning-accelerated discovery of heat-resistant polysulfates for electrostatic energy storage
查看期刊：Nature Energy
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