机器学习在光驱动有机晶体中释放卓越性能

快速阅读: 据《科学日报》最新报道，早稻田大学研究人员利用机器学习优化光驱动有机晶体的输出力，最大阻断力提升3.7倍，效率提高73倍。这种方法为医疗设备、机器人及节能环保系统等领域带来新机遇，推动光响应材料的商业化应用。

能够将外部刺激转化为机械运动的材料被称为**致动器**，在机器人技术、医疗设备及其他高级应用中起着至关重要的作用。其中，**光机械晶体**在光照下会发生形变，这使其成为轻量化且可远程操控的理想致动器。这类材料的关键性能指标之一是**阻断力**——即变形完全受限时所能施加的最大力。然而，由于晶体特性与测试条件之间复杂的相互作用，实现高阻断力依然充满挑战。理解并优化这些因素对于扩展光机械晶体的潜在应用至关重要。

为了优化光驱动有机晶体的输出力，**早稻田大学**的研究人员利用了机器学习技术来提升其性能。该研究由数据科学中心的副教授**谷口卓也**领导，同时还有同属早稻田大学先进科学与工程研究生院先进科学与工程系的**石崎一基**先生和**朝井彻**教授参与。他们的研究成果已于2025年3月20日在线发表于《数字发现》上。“我们注意到机器学习简化了寻找最佳分子和实验参数的过程，”谷口博士说，“这启发我们把数据科学技术与合成化学结合起来，使我们能够快速识别出新的分子设计和实验方法，以实现高性能结果。”

在这项研究中，研究团队采用了两种机器学习技术：用于分子设计的**LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归算法**以及用于选择实验条件的**贝叶斯优化**。第一步形成了一个**水杨醛亚胺衍生物**材料库，而第二步则实现了从这个库中高效采样，用于实际的力测量。结果，团队成功地最大化了阻断力，比先前报道的数值提升了高达3.7倍，并且至少比传统的试错法效率高出73倍。

“我们的研究通过系统地应用机器学习，在光驱动有机晶体领域取得了重大突破，”谷口博士表示，“通过优化分子结构和实验条件，我们展示了大幅提升光响应材料性能的可能性。”这项技术对远程控制致动器、小型机器人、医疗设备以及节能系统有着广泛的应用前景。由于光驱动晶体响应光线，它们可以实现非接触式和远程操作，使其成为在受限或敏感环境中工作的理想机器人组件。它们能够通过聚焦光线非侵入性地产生力，这对于需要精确远程操作的微创手术工具和药物输送机制也非常有价值。通过利用更清洁的能量输入——光照射——同时最大化机械输出，这些材料为环保制造工艺和旨在减少整体能耗的设备带来了希望。

“除了提升力输出外，我们的方法还为从可穿戴设备到航空航天工程乃至远程环境监测等更复杂、更小型化设备的发展开辟了新路径，”谷口博士补充道。综上所述，本研究凸显了机器学习驱动策略在推动高性能光驱动材料研发方面的潜力，使它们离现实世界的应用和商业可行性更近了一步。

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这项研究不仅标志着光驱动材料领域的突破，也为未来的技术创新奠定了坚实基础。从医疗设备到智能机器人，再到节能系统的广泛应用，这一成果展现了科技改变生活的无限可能。

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