本软件基于人工智能的预测模型，将单体的 SMILES 分子式作为输入，预测相应均聚物树脂的玻璃化转变温度（Tg）。Tg是表征其光刻胶热力学性能的关键参数，影响力学稳定性、耐热性以及图形保持能力，合理调控 Tg 是光刻胶设计中的核心目标之一。 模型的建立为光刻材料的早期筛选提供便捷手段，有助于在分子设计阶段快速锁定具备潜在应用价值的候选结构，降低实验次数，为探索新型光刻树脂提供理论支持，助力集成电路材料国产化自主可控。

模型介绍： 

通过AI深度学习模型预测树脂材料的玻璃化转变温度，实现树脂材料的高通量筛选。 

模型版本信息：

V1.0

开发团队：

上海集成电路材料研究院有限公司

模型基本假设： 

未考虑聚合度、聚合类型、实验条件等影响因素，只考虑单体结构特性； 

模型适用场景： 

适用于大规模树脂材料的玻璃化转变温度的预测。 

模型关键词： 

高分子材料、性质预测、玻璃化转变温度 

模型推荐算力配置： 

1节点 16核。 

模型预估运行时间（仅供参考）： 

1分钟。

操作介绍：

模型输入: 

树脂材料单体对应的SMILES，其中单体连接处用‘[*]’代替。 

如聚乙烯输入为“*CC*”. 

模型输出： 

材料的玻璃化转变温度数值(℃）