AI forScience已成为全球人工智能发展的新前沿，加速了科学研究的范式变革，带来科研模式的重构和新一轮科技革命。

AI for Science,thenfor industry   人工智能驱动科学，然后赋能产业。

生成式AI，产业大模型重塑行业入口及产业形态。

AI与聚合合成的结合主要体现在以下几个方面:

1. 聚合反应机理研究
通过机器学习技术分析反应数据,发现聚合反应的规律,揭示反应机理。

2. 单体设计和选择
利用计算机高通量筛选和QSAR模型,设计或选择合适的单体。

3. 催化系统设计
使用数据驱动的模型,设计高活性、高选择性的聚合催化系统。

4. 工艺模型建立
收集工艺数据,建立聚合反应的数学模型,优化工艺条件。

5. 在线监测
使用传感器收集在线数据,利用深度学习技术实现反应在线监测。

6. 产率和选择性预测
基于反应参数,使用机器学习方法预测聚合产率和立体选择性。

7. 产品性能预测
建立产品性能与结构、组成的关系模型,实现性能预测。

8. 新产品设计
利用生成式AI设计满足目标性能要求的新型聚合物产品。

总之,AI技术将大幅提升聚合合成过程的可控性、产率和产品性能。