研究人员正在引领超材料的发展，这种材料的性质不是由分子组成决定的，而是由它们的结构几何决定的。这种创新是通过数字设计和3D打印实现的，可以创造出具有前所未有特性的材料，例如像流体一样的固体结构。来源:SciTechDaily.com
我的进步在人工智能的推动下，材料技术能够创造出具有新特性和增强耐用性的材料，有望在多个领域产生重大影响。
普通材料的特性，如刚度和柔韧性，是由材料的分子组成决定的，但超材料的特性是由它们所构建的结构的几何形状决定的。研究人员以数字方式设计这些结构，然后进行3d打印。由此产生的超材料可以表现出非自然和极端的特性。例如，研究人员设计了一种超材料，尽管它是固体，但它的行为却像流体一样。
“传统上，设计师使用他们可用的材料来设计新设备或机器。这样做的问题是，可用材料性能的范围是有限的。有些我们想要的属性，在自然界中根本不存在。我们的方法是:告诉我们你想要什么作为属性，我们设计一个合适的材料与这些属性。你将得到的不是一种真正的材料，而是介于结构和材料之间的东西，一种超材料，”生物力学工程系的阿米尔·扎德普尔教授说。
逆设计
这样的材料发现过程需要解决一个所谓的逆问题:找到能产生你想要的特性的几何形状的问题。逆问题是出了名的难以解决，这就是人工智能的用武之地。代尔夫特理工大学的研究人员开发了解决这些反向问题的深度学习模型。
“即使过去解决了逆问题，它们也受到简化假设的限制，即小尺度几何可以由无限数量的构建块组成。这种假设的问题在于，超材料通常是由3D打印制造的，而真正的3D打印机的分辨率有限，这限制了在给定设备中适合的构建块的数量，”第一作者Helda Pahlavani博士说。
代尔夫特理工大学研究人员开发的人工智能模型绕过了任何这样的简化假设，开辟了新的领域。“所以我们现在可以简单地问:你的制造技术允许你在你的设备中容纳多少构建块?”然后，该模型找到几何形状，为您提供实际可以制造的构建块数量所需的属性。”
释放全部潜力
在以往的研究中被忽视的一个重要的实际问题是超材料的耐久性。大多数现有的设计一旦使用几次就会失效。这是因为现有的超材料设计方法没有考虑到耐用性。“到目前为止，它只是关于什么属性可以实现。我们的研究考虑了耐久性，并从大量候选设计中选择了最耐用的设计。这使得我们的设计真正具有实用性，而不仅仅是理论冒险。”
该论文的通讯作者、助理教授Mohammad J. Mirzaali说，超材料的可能性似乎无穷无尽，但其全部潜力远未实现。这是因为寻找超材料的最佳设计目前仍然主要基于直觉，涉及试验和错误，因此是劳动密集型的。在超材料领域中，使用逆设计过程，将期望的特性作为设计的起点，仍然非常罕见。“但我们认为，我们在超材料领域迈出的一步是革命性的。它可能会带来各种各样的新应用。”在骨科植入物、手术器械、软体机器人、自适应镜子和外装等方面都有可能应用。
参考文献:“深度学习用于随机网络3D打印机械超材料的尺寸不可知逆设计”，作者:Helda Pahlavani, Kostas Tsifoutis-Kazolis, Mauricio C. Saldivar, Prerak Mody, Jie Zhou, Mohammad J. Mirzaali和Amir A. Zadpoor, 2023年10月30日，Advanced Materials。DOI: 10.1002 / adma.202303481
