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這一策略不僅加速了材料篩選，而且揭示了關鍵的分子設計原則，為傳統的試錯方法提供了一種系統化且可擴展的替代方案

（中國AI網 2025年09月11日）具有優異光學特性的液晶聚合物在下一代虛擬現實、增強現實和混合現實技術中極具前景，可作為高性能、緊湊、輕量且高性價比的光學元件。然而，先進光學設備對光學透明度和高折射率日益增長的需求為材料發現帶來了挑戰。在一項研究中，Meta開發了一種將第一性原理計算與遺傳算法相結合的新方法，以加速發現具有低可見光吸收和高折射率的液晶聚合物。

通過在預定義的分子構建塊空間內進行迭代，所提出方法能快速識別出滿足目標規格的反應性介晶（Reactive Mesogens, RMs）。另外，所述方法為理解分子結構與性能之間的關系提供了寶貴見解。這一策略不僅加速了材料篩選，而且揭示了關鍵的分子設計原則，為傳統的試錯方法提供了一種系統化且可擴展的替代方案。

液晶聚合物在先進光學元件的開發中扮演著重要角色。通過利用液晶分子的光學各向異性及其靈活的排列能力，液晶聚合物能夠實現許多基于薄膜的高效、緊湊、輕量且高性價比的平面光學元件，例如光致變色薄膜、光纖、偏振全息光柵和透鏡。

隨著顯示技術以及虛擬現實、增強現實和混合現實系統的快速發展，基于液晶聚合物的空間光調制器和波導因其在設備中的關鍵功能而引起了極大關注。液晶聚合物在光學應用中的一個關鍵優勢是其兼具可見光范圍內的低光學吸收率和高折射率，這提高了光效率，同時最大限度地減少了元件的重量和體積。

液晶聚合物的基本結構單元稱為反應性介晶，如圖1(a)所示，包含一個剛性的介晶核、烷基鏈間隔基和可聚合的端基。介晶核由于其棒狀共軛結構而保留了液晶特性，這導致了分子各向異性。介晶核之間的強分子間相互作用促進了液晶相中的自組裝和排列。烷基間隔基的長度可調節以改變液晶相變溫度。另外，反應性介晶通過可聚合端基充當單體，可通過熱固化或紫外光固化進行聚合，形成穩定的光學薄膜。反應性介晶的獨特結構使得光學吸收和折射率均可調，為提升光學性能提供了一種分子設計策略。

在過去的數十年里，由于分子設計的理論復雜性和材料發現的低效率，設計和合成具有所需光學特性的反應性介晶依然是一項重大挑戰。具有較長共軛結構的介晶核通常表現出更高的極化率，從而提高了折射率。然而，這往往會增加在較長波長處的光吸收，因為離域電子更容易被較低能量激發。實驗過程通常依賴于經驗方法和對現有分子結構的修飾，這使得它既耗時又耗費資源。

盡管計算方法相比實驗方法可以加速分子設計，但它們同樣面臨挑戰。與具有周期性結構的晶體材料不同，傳統上模擬液晶聚合物的光學特性需要對多分子系統進行建模，這同樣耗時且不適合大規模篩選。液晶聚合物中分子內和分子間相互作用的差異會顯著影響其光學特性。

因此，精確建模在很大程度上依賴于捕捉液晶聚合物系統的分子有序性。為了解決這些挑戰，開發一個能夠快速準確模擬液晶聚合物光學特性（特別是吸收和折射率）的流程至關重要。這種流程將有助于對候選結構進行廣泛篩選，提供對結構-性能關系的深入理解，并在分子設計空間中開辟新途徑。

光學材料探索的最新進展，特別是通過機器學習和生成模型，為液晶聚合物的發展提供了寶貴的見解。然而，目前仍缺乏包含詳細光學數據的全面液晶材料數據庫，這突顯了利用先進的搜索和生成方法探索液晶聚合物空間的必要性。

在一項研究中，Meta開發了一個基于第一性原理的計算框架，并用于大規模篩選具有光學透明度和高折射率的液晶聚合物。通過使用向列相中反應性介晶的二聚體構象來近似模擬聚合物網絡構型，他們顯著降低了多分子系統模擬的計算成本，同時保留了關鍵的分子相互作用。

通過分子動力學模擬和實驗數據的進一步驗證證實了該方法的準確性，支持了基于二聚體的建模策略。然后，整合遺傳算法來篩選、優化和生成新型液晶聚合物候選分子。得到的分子在可見光波長下表現出低吸光度和極高的折射率，為分子設計和材料發現提供了寶貴的指導。同時，本研究開發的計算流程可適用于其他有機分子發現平臺，特別是針對具有特定光學特性的聚合物材料。這種適應性為光學及其他領域的廣泛應用帶來了益處，為推進材料設計和發現提供了一個多功能工具。

為了驗證所生成的反應性介晶結構中向列相的存在，團隊選擇了十種折射率值超過 2.0 的候選分子。另外，候選分子在 460 nm 處的吸收強度相對于最大吸收峰吸光度低于 0.1%。隨后使用分子動力學冷卻過程對選定的候選分子進行分析（圖 S10）。

結果顯示，有六種候選分子在 200 K 至 700 K 的溫度范圍內表現出向列相。候選分子 1 未經歷向列相變，且有序參數始終低于 0.2。這一結果可歸因于其介晶核的長徑比過大，所述介晶核完全由 C≡C 三鍵橋連基團構成（圖 S10）。與由芳香環構成的核相比，線性橋連基團沿 no 方向產生的半徑要小得多，阻礙了冷卻過程中有序結構的形成。相比之下，候選分子 8-10 的相變溫度超過了 700 K。這些候選分子均采用了稠環結構單元以及由四個結構單元組成的介晶核，賦予了分子更大的剛性和更強的 π-π 堆積相互作用。因此，增加的分子剛性和改善的堆積效率顯著提高了這些候選分子的相變溫度。

在表現出液晶相的六個分子中，他們進一步選擇了相變溫度最低的候選分子 2 進行極化率密度分析，以研究高折射率結構與其性能之間的關系。結果顯示，極化率密度主要集中在分子的三鍵、一端的硫氰酸酯基團以及另一端的硫原子周圍。這種局域化可歸因于三鍵的高電子密度和高極化率，以及硫氰酸酯基團的強偶極矩，這增強了分子對外部電場的響應能力。同樣，硫原子由于其大的原子半徑和高極化率對極化率有顯著貢獻，進一步強調了它在影響候選分子 2 光學特性中的作用。

隨后，采用含時密度泛函理論方法計算了候選分子 2 前 20 個激發態的激發能和振子強度。在 365 nm 處觀察到最大吸收峰（圖 8）。一個強吸收帶歸因于雙重簡并的 HOMO-1 → LUMO 和 HOMO → LUMO+1 躍遷，這對應于 π → π* 躍遷，而所有其他激發對吸收光譜的貢獻可忽略不計（圖 S11）。

由于在可見光區域未觀察到顯著的吸收帶，由候選分子 2 形成的聚合物預期是無色的。

相關論文：Genetic Algorithm-Accelerated Computational Discovery of Liquid Crystal Polymers with Enhanced Optical Properties

https://arxiv.org/pdf/2505.13477

總的來說 ，團隊在研究中開發了一個用于液晶分子的材料發現流程，所述流程將半經驗 GFN2-xTB 方法與第一性原理（TD-）DFT 計算相結合。這種結合使得在遺傳算法框架內能夠進行快速迭代，從而實現對化學搜索空間的高效探索。所提出方法成功識別出具有高透明度和高折射率特征的潛在反應性介晶結構。二聚體生成流程考慮了液晶分子堆積的影響。團隊通過比較五種商用反應性介晶的實驗值和計算值，驗證了該流程的準確性和效率。相關比較證明了該流程能夠可靠地預測材料性能，從而支持其在發現新型液晶材料中的應用。

遺傳算法通過高效探索化學搜索空間中的特定區域并鎖定目標，證明了其作為優化材料吸收和折射率方法的有效性。盡管遺傳算法具有固有的隨機性，但在多次獨立運行中，它始終識別出反復出現的高頻結構單元和特定的結構排列。這種一致性表明，增加迭代次數和獨立運行次數將進一步提高結果的穩健性和可靠性，鞏固了該設計策略的有效性。

計算分析顯示，篩選出的 10 個候選分子在 460 nm 處的吸收強度相對于最大吸收峰吸光度低于 0.1%，且 ne 值超過 2.0。表現最佳的候選分子 ne 值超過 2.1，所有候選分子均通過 MD 模擬進一步驗證以確認向列相的存在。在透明度約束較低或進行額外側鏈修飾的情況下，預計候選分子將獲得更高的 ne 值。

未來的研究可側重于提高計算流程的效率以及推進向列相變的預測。這些進步將使人們能夠更深入地探索具有增強光學性能材料的化學空間，擴展液晶基光學材料的潛在應用，并進一步推動高性能光學器件的發展。