基于机器学习的全天然塑料替代品发现平台
美国马里兰大学的研究团队基于机器学习，开发出能够高效发现全天然塑料替代品的平台。相关研究成果以“Machine intelligence-accelerated discovery of all-natural plastic substitutes”为题发表在《Nature Nanotechnology》期刊上。
开发基于天然成分的可持续、生物可降解塑料替代品，能够减少塑料垃圾产生并防止微塑料污染环境。然而，寻找能够满足特定性能标准的生物可降解替代品难度较高。对此，研究团队基于实验机器人和机器学习的集成工作流程，开发出集模拟工具和实验设备为一体的创新平台，能够高效发现具有可编程光学、热学和机械特性的全天然塑料替代品。研究人员表示，该平台从公认安全的数据库中提取材料并训练模型，能够加速发现并设计环保塑料替代品。
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