Effiziente Entdeckung neuartiger Vitrimere mit gewünschter Glasübergangstemperatur durch Molekulardynamik und generative Modellierung

Durch eine Kombination aus Molekulardynamik-Simulationen und maschinellem Lernen, insbesondere einem neuartigen Graph-Variationsautoencoder-Modell, wird eine Methode zur Generierung neuartiger Vitrimere und deren inverse Auslegung basierend auf der gewünschten Glasübergangstemperatur (Tg) etabliert.