10月26日消息，Phys.org报道，日本东北大学（Tohoku University）研究团队在JACS Au发表题为Interfacial Intelligence for Polymer Brushes: Toward Physics-Grounded Design的研究，提出名为“界面智能”的聚合物刷设计新框架。

聚合物刷是接枝于表面的致密聚合物链层，通过调控其与水、离子、蛋白质及其他材料的相互作用，可实现降低摩擦、防止粘附、改善分离等功能，广泛用于涂层、润滑、膜、传感器与纳米颗粒体系。但影响聚合物刷行为的因素相互耦合，预测其性能一向困难，同一聚合物刷在不同工况下的表现可能大相径庭。

该框架的要点并非简单地把AI套在材料设计上：机器学习与物理模型、分子模拟及实验数据深度耦合，产出的预测在物理上可解释、在实验上可检验；团队还规划了闭环路线——数据库、自动化合成、表征与建模持续互馈，实验结果回灌更新模型，再指导下一轮材料设计与实验。

通过打通“设计—界面状态—性能”的链条，该框架有望帮助研究者理解聚合物刷性能漂移的机理，为涂层、膜分离、防污与传感等应用提供更可预测、更可靠的聚合物界面工程方法。 （来源：Phys.org）