人工智能辅助含能分子设计的应用与展望

作     者：刘锐 刘建 唐岳川 张朝阳 黄静 黄鑫 LIU Rui;LIU Jian;TANG Yue-chuan;ZHANG Chao-yang;HUANG Jing;HUANG Xin

作者机构：中国工程物理研究院化工材料研究所四川绵阳621999 西南石油大学化学化工学院四川成都610500 

基　　金：国家自然科学基金(22173086 22203081 22305234) 

出 版 物：《含能材料》 (Chinese Journal of Energetic Materials)

年 卷 期：2024年第32卷第4期

页      码：408-421页

摘      要：含能分子研发面临多重挑战,传统“试错法”效率低下,计算机辅助分子设计的出现改变了研发模式。本综述回顾了含能分子设计的发展历程,介绍了计算机辅助含能分子设计的研究现状,并概述了人工智能技术(AI)在性质预测、分子生成、合成路线和反应条件预测等多个设计环节的最新进展,讨论了当前含能分子设计模式与其他材料设计方法的差距,思考差距产生的原因,并对未来AI辅助含能分子设计的发展方向提出展望。研究发现,AI在含能分子性能预测和分子生成等方面已经有了应用,但在合成路径规划和反应条件优化等环节的应用仍有待进一步探索,应用前景巨大。通过数据增强、迁移学习或高通量计算有望能够解决含能分子数据薄弱的问题;加强AI辅助含能分子合成路线与反应条件探索有望贯通“设计→评估→制备→验证”全流程自动化分子设计模式。AI辅助含能分子设计为提升含能分子设计水平提供新的可能性,有助提升含能分子研发效率。

主 题 词：含能分子 分子设计 人工智能 机器学习 定量构效关系 

学科分类：082604[082604] 081704[081704] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-轻工类] 0826[工学-生物医学工程类] 070303[070303] 0703[理学-化学类] 

核心收录：

D　O　I：10.11943/CJEM2023226

馆 藏 号：203127393...