10月1日消息，据European Coatings报道，研究人员提出一套将机器学习应用于耐冲蚀（erosion-resistant）涂料配方理性设计的方法论，核心是构建分子、组成与工艺参数的专用数据集，为预测模型打下基础，从而减少对经验测试的依赖。

耐冲蚀涂层的开发传统上依赖经验性、资源密集且耗时的试错方法，制约创新速度与新配方的探索空间。对现有技术水平的批判性分析揭示了一个根本障碍：该特定领域缺乏适合机器学习的标准化、经整理数据集。因此研究团队将重心放在数据集构建方法学上，为后续预测模型铺路。

这项工作以近期会议论文形式发表，属于AI for Materials在涂料领域的落地尝试：通过将配方组分、分子参数与工艺条件结构化，机器学习模型有望在实验前筛选候选配方，缩短开发周期。

涂料配方的数据历来分散于企业内部报告，公开可用的结构化数据集稀缺，这正是AI配方设计难以跨企业复制的原因。该研究若能建立可共享的数据框架，将降低中小配方商使用AI的门槛。此前Elsevier与LG AI Research已合作用AI从文献中批量提取化学结构数据，行业数据基础设施正加速成型。 （来源：European Coatings）