逆向设计加速功能性聚合物定制：AI文献挖掘与自主实验室协同
美国能源部阿贡国家实验室、芝加哥大学和普渡大学研究团队提出一套自主逆向设计工作流程，将文献数据提取、机器学习预测与机器人实验闭环结合，用更少实验次数从目标性能倒推出聚合物配方，并以电致变色聚合物的精准颜色匹配作为示范。
研究发现带电聚合物玻璃形成体可颠覆“脆弱性—弛豫谱宽度”经验规律
发表于《自然通讯》的研究称，一类由离子键交联的聚合物在接近玻璃转变时呈现“强玻璃”式粘度演化，却同时具有异常宽广的弛豫谱；在多种带电玻璃形成体中，传统经验关系甚至出现反转。
