32、计算机辅助化工产品设计的集成机器学习框架

计算机辅助化工产品设计的集成机器学习框架

1. 引言

现代社会的运转离不开众多化工产品，像燃料、塑料、洗涤剂、药品和食品等。随着对可持续和以人为本发展的需求不断增加，化工产品设计受到了科学界和化工行业的广泛关注。传统上，化工产品的设计和开发主要依靠基于启发式规则和试错实验的方法。虽然这些方法通常能带来安全可靠的产品设计，但要评估所有可能的方案或找到最优解在实际操作中是不可行的。

近年来，基于模型的设计方法越来越受关注，因为它们有潜力在更大的设计空间中生成和筛选可行的产品候选方案，同时减少开发时间和成本。随着计算机辅助技术的进步，如果有可用的所需数据和能可靠估计产品性质和功能的模型，就有可能开发和应用基于模型的化工产品设计方法。在过去三十年里，人们为开发化工产品的数据库、设计方法和相关软件工具付出了很多努力。

然而，由于化工产品具有多学科和多尺度的特点，基于模型的化工产品设计方法在发展和应用过程中仍面临挑战。这种特性使得理解化工产品的基本科学问题变得困难，阻碍了可靠和定量的物理化学性质模型的建立，进而限制了基于模型的设计方法的应用。如今，随着数据驱动方法的发展，机器学习（ML）被视为解决上述挑战的一种替代方案。

在过去几十年里，机器学习取得了显著的复兴。数据的爆炸式增长和先进的机器学习算法使得建立机器学习模型成为可能，这些模型在化学和化工行业的应用中显示出了巨大的潜力。现在，统计分析的基本范式已经从系统识别转变为预测建模。机器学习能够自主学习数据的特征和趋势，从而对复杂的化学性质进行建模。由于其具有可接受的泛化能力，建立的机器学习模型可以应用于更广泛的场景，具备设计化工产品的能力。此外，人们越来越努力地去解释机器学习模型，以从基本科学问题到化工产品的角度深入理解