上海交大路庆华教授团队AFM：可解释性机器学习探索柔性显示盖板用透明聚酰亚胺的分子机制

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随着柔性有机发光显示（OLED）技术的快速发展，对透明、耐热、柔性的基板材料的需求日益迫切。聚酰亚胺（PI）因其出色的耐热性、机械和电性能而成为玻璃基板的有力替代品。然而，传统聚酰亚胺因分子结构的高度共轭且分子间电荷转移络合物形成而呈现黄色或棕色，限制了其在OLED技术中的应用。开发无色透明聚酰亚胺（CPIs）成为学术界和工业界的重要目标。高分子材料的无色透明性可通过截止波长（λ cutoff ）来量化，而CPIs的λ cutoff 与其化学结构密切相关。目前，研究主流方法是依赖经验的分子结构设计，需要大量实验尝试。量子化学计算虽然可以估计PIs的带隙能量，但准确获取聚合物系无色透明性具有挑战性。机器学习（ML）方法在无机和药物设计领域取得了显著进展，同时也提供了一种可能的途径来桥接材料的结构-性能关系。然而，ML ………………………………