主要观点总结
现代高分子科学起源于20世纪20年代，得益于Hermann Staudinger的工作，推动了如尼龙和特氟龙等创新聚合物的发明。人工智能专家系统有助于加速材料开发，并推动了全球材料信息学的发展。美国佐治亚理工学院Rampi Ramprasad教授和Huan Tran撰写的综述文章，关注人工智能在聚合物信息学子领域取得的进展，特别是实用聚合物材料的设计。人工智能驱动的工作流程可高效搜索材料的化学和构型空间，解决正向和反向材料设计问题。文章还讨论了基于信息学的实用设计规程，包括创建目标特性标准、ML模型预测器、有形群体筛选以及候选材料选择。此外，文章展望了信息学驱动协议在工业规模材料开发中的广泛采用。最后，文章提及了2024年诺贝尔物理奖和化学奖颁给“AI for Science”领域，展示了该领域的蓬勃发展。
关键观点总结
关键观点1: 现代高分子科学的起源
现代高分子科学起源于20世纪20年代，得益于Hermann Staudinger的工作，推动了创新聚合物的发明。
关键观点2: 人工智能在材料科学中的应用
人工智能专家系统有助于加速材料开发，推动了全球材料信息学的发展。
关键观点3: 综述文章的内容
美国佐治亚理工学院Rampi Ramprasad教授和Huan Tran撰写的综述文章，关注人工智能在聚合物信息学子领域取得的进展，特别是实用聚合物材料的设计。
关键观点4: 人工智能驱动的工作流程
高效搜索材料的化学和构型空间，解决正向和反向材料设计问题。
关键观点5: 基于信息学的实用设计规程
包括创建目标特性标准、ML模型预测器、有形群体筛选以及候选材料选择。
关键观点6: 信息学驱动协议的工业应用
展望信息学驱动协议在工业规模材料开发中的广泛采用。
关键观点7: 2024年诺贝尔物理奖和化学奖
2024年诺贝尔物理奖和化学奖颁给“AI for Science”领域，展示了该领域的蓬勃发展。
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。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。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（第一作者）
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