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原标题：登Nature子刊，「机器人+AI+MD模拟」加速材料发现和设计，发现全天然塑料替代品关键字：替代品,塑料,模型,纳米
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文章来源：机器之心
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塑料垃圾严重影响生态平衡和人类健康。近年来，材料科学家一直在努力寻找可用于包装、产品制造的塑料全天然替代品。
然而，发现满足特定性能的全天然替代品仍具挑战性。当前的方法仍然依赖于迭代优化实验。
近日，马里兰大学帕克分校（University of Maryland，College Park）的研究人员，提出了一个集成的工作流程，将机器人技术和机器学习相结合，加速环保塑料替代品的发现和设计。
该论文的合著者 Po-Yen Chen 教授表示：「结合自动化机器人技术、机器学习和分子动力学模拟，我们加速了符合基本性能标准的环保、全天然塑料替代品的开发，我们的集成方法结合了自动化机器人、机器学习和主动学习循环，从而加快可生物降解塑料替代品的开发。」
该研究以《Machine intelligence-accelerated discovery of all-natural plastic substitutes》为题，于 2024 年 3 月 18 日发布在《Nature Nanotechnol原文链接：登Nature子刊，「机器人+AI+MD模拟」加速材料发现和设计，发现全天然塑料替代品
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