机器人加机器学习加速生物基包装开发

Science Advances 论文作者团队报告了一套把机器人自动化、机器学习预测、密度泛函理论和生命周期评估结合起来的工作流，用于加速生物基包装的发现。团队称，他们用分层神经网络结合数据增强与集成建模，预测了约 10 亿个候选配方，并在力学性能、光学透明性和环境足迹之间做平衡。 团队称，由此得到的生物基包装水稳定性更高，具有有效的抗菌活性和高阻隔性能，显著延长了黄瓜和牛油果的货架期。团队还发布了支持正向预测、逆向设计和环境影响评估的数据共享平台。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。