主要观点总结
文章介绍了人工智能在高分子科学领域的应用进展，特别是在聚合物信息学子领域。文章通过多个案例展示了人工智能在聚合物设计、材料开发、能源和可持续发展等领域的重要性。此外，文章还讨论了聚合物复合材料的优化和人工智能在提取聚合物信息方面的应用。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能在高分子科学领域的应用进展
人工智能被广泛应用于高分子科学的各个领域，如聚合物设计、材料开发、能源和可持续发展等。通过利用人工智能的专家系统，可以编码材料知识和经验，实现更快速、可靠的材料开发。
关键观点2: 人工智能在聚合物信息学子领域的重要性
在聚合物信息学子领域，人工智能的应用取得了显著的进展，特别是在实用聚合物材料的设计方面。人工智能驱动的工作流程有助于高效搜索材料的巨大化学和构型空间，解决“正向”和“反向”材料设计问题。
关键观点3: 人工智能在几个关键和新兴应用领域中的示范性设计尝试
文章介绍了人工智能在几个关键和新兴应用领域中的示范性设计尝试，包括用于储存、生产和节约能源的材料设计，以及可持续经济下的材料设计等。针对几种与能源和可持续发展相关的应用，人工智能展示了其潜力。
关键观点4: 人工智能在优化聚合物复合材料方面的作用
聚合物复合材料广泛应用于多个领域，通过机器学习可以更高效地模拟和预测复合材料的特性，如断裂行为和密度。这有助于加速开发过程，提高研究效率。
关键观点5: 人工智能在自然语言处理（NLP）提取聚合物信息方面的应用
自然语言处理技术已被用于从大量文献中自主提取聚合物信息。随着人工智能的发展，计算和实验数据的融合、多保真度学习以及物理强化深度学习将进一步推动聚合物信息学的发展。
文章预览
现代高分子科学起源于20世纪20年代Hermann Staudinger的工作，他提出高分子材料如橡胶、纤维素和蛋白质由通过共价键连接的长链分子单元组成（图1a）。这一概念推动了许多创新聚合物的发明，如尼龙和特氟龙等，这些材料广泛应用于日常生活和高科技设备。这一领域的开创性工作为 1953年的诺贝尔奖奠定了基础 ，并继续推动高分子科学的发展。尽管如此， 从概念到商业部署的转变通常需要数年或数十年，原因在于复杂的开发过程、新材料必须满足多种指标以及大量的试错活动。为加速这一过程，未来可以利用人工智能专家系统来编码材料知识和经验，从而实现更快速、可靠的材料开发（图1b） 。这一理念已经推动了全球材料信息学的发展，有望缩短新材料的迭代周期。 在此，美国佐治亚理工学院的 Rampi Ramprasad教授 （通讯作者） 和 Huan Tran （第一
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