• トレーニング済みの記述的AIモデルは難燃剤の燃焼特性を記述可能。 • AIモデルは新規難燃剤がエポキシ樹脂の引張強度およびガラス転移温度（Tg）に与える影響を予測可能。 • トレーニング済みの生成型AI（GAI）モデルはより高性能な新規難燃剤分子を生成可能。 • 難燃処理されたエポキシ樹脂被覆木材はバッテリー間の熱伝播を防止可能。人工知能（AI）はポリマー用新規難燃剤（FR）発見に大きな可能性を示している。既存のAIはFRの難燃性を記述できても、望ましい性能を持つ新規FR分子を生成することや、ポリマーマトリックスの機械的強度やガラス転移温度（Tg）への影響を予測することはできなかった。この知識ギャップを埋めるため、本研究では市販価値の高いエポキシ（EP）樹脂用の新規FR分子を生成する生成型人工知能（GAI）に基づく新規分子設計手法（GAI4FR）を提案する。さらに、既存研究を用いて記述的AIモデルを訓練し、AI生成FR分子がEPの難燃性、引張強度（σt）、及びTgに与える影響を予測し、より優れた総合性能を持つ3種のFR分子の同定を可能にした。同定されたFR分子は合成され、予測性能が良好に検証された。加えて、作製した難燃性エポキシ樹脂被覆木材をリチウムイオン電池（LIB）パックの熱暴走防止のための熱遮蔽材として応用した。被覆木材は市販の製品と同等のLIBパック熱保護性能を示した。本研究は、多様な可燃性ポリマー向けの次世代高性能難燃剤創出のための画期的なGAI4FRフレームワークを提供し、多くの他の機能性材料の発見への扉を開くものである。
Jafariら（Sun,）はこの問題を研究した。