近日，我校高分子研究所冯玉军教授团队在国际材料科学领域顶级综述期刊《Progress in Materials Science》发表了题为“Machine learning in polymer science: A new lens for physical and chemical exploration”的综述论文。论文第一作者为在我校高分子研究所读博士研究生曹小琴，成都信息工程大学张永清教授为共同第一作者，通讯作者为我校高分子研究所殷鸿尧副研究员和冯玉军教授。

高分子材料作为现代工业的基础性材料，由于其结构复杂、多功能需求以及可持续发展的迫切要求，在精确设计和性能提升方面面临着长期挑战。深化加工工艺、结构、理化性质及性能间的物理化学认识，对推动高分子材料的精确设计和与高性能化发展具有重要意义。机器学习因其优异的高维数据处理能力，在高效构建上述复杂关系，揭示深层次物理化学规律，以及促进新型高分子材料发现方面展现出显著优势。

该论文系统回顾了机器学习在高分子合成、加工及性能（包括光、电、热、吸附、分离和机械性能）等领域的研究工作，详细介绍了机器学习在建立加工工艺条件与结构、结构与性能的定量关系，探索高分子科学物理化学理论以及助力新型高分子材料设计与发现方面的应用。最后指出了机器学习应用于高分子材料研究所面临的数据集规模有限、高分子结构数字化困难等主要挑战，并展望了该领域未来的发展方向。

冯玉军教授团队主要从事功能高分子材料、智能软物质材料及在石油、天然气开采和CCUS等领域中的应用研究。近年开展了人工智能驱动的油气开采用高性能材料设计与制备研究，并取得了初步效果。

该研究得到了四川省中央引导地方科技发展专项项目(2023ZYD0025)的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2025.101544