2024年2月8日，麻省理工学院 CSAIL 的研讨团队正在资料打算范畴倾覆了守旧的试错举措，通过新型的估量打算举措制造出具有优异职能的资料。科学家们的新体系集成了物理实行、基于物理的模仿和神经汇集，以治理外面模子和本质结果之间常常呈现的区别。该研讨最引人注意的功劳之一是挖掘了微构造复合资料（用于从汽车到飞机的百般范畴），这种复合资料更坚硬、更耐用，而且具有刚度和韧性的最佳均衡。

　　合系研讨以题为“Computational Discovery of Microstructured Composites with Optimal Stiffness-Toughness Trade-Offs”论文公布正在本月早些工夫的《科学发展》上。论文合键作家为来自麻省理工学院 CSAIL的Li，其他作家征求浦项科技大学副教育Tae-Hyun Oh和麻省理工学院估量机科学与人工智能实行室成员邓博磊（现任乔治亚理工助理教育）、寿婉（现任阿肯色大学助理教育）、胡远明（2018年硕士，2021年博士）、罗一悦（2020年硕士）和石亮。该团队的研讨局限获得了巴登苯胺和苏打厂（BASF）的增援。他们的论文本月早些工夫公布正在《科学发展》杂志上。

　　掌握该项主意首席研讨员呈现：“复合资料打算和创制是工程的根底。咱们的作事的影响希望远远跨越固体力学范畴。咱们的举措为估量打算供应了远景，能够实用于高分子化学、流体动力学、形势学以至呆板人学等差别范畴。”

　　这项研讨的核心是寻找两种合节资料性情（刚度和韧性）之间的均衡。该举措涉及两品种型基材的大型打算空间（一种是硬脆的，另一种是软且延展的），以追求百般空间陈设以挖掘最佳的微观构造。

　　研讨职员举措的一个合节革新是利用神经汇集行动模仿的取代模子，从而节减资料打算所需的时辰和资源。来自麻省理工学院 CSAIL的研讨职员Li呈现：“这种由神经汇集加快的进化算法指示咱们的追求，使咱们不妨有用地找到职能最好的样本。”

　　麻省理工学院 CSAIL 团队起初制制 3D 打印光群集物，其巨细与智妙手机差不众，但更纤薄，并正在每个光群集物上增添一个小凹口和三角形瘦语。经由特意的紫外线统治后，利用轨范测试机 Instron 5984 对样品举行评估，举行拉伸测试以衡量强度和柔韧性。

　　最首要的是“神经汇集加快众主意优化”（NMO）算法——用于导航微观构造的繁复打算景观——揭示了体现出亲昵最佳呆板属性的修设。该作事流程就像一个自我修正机制，连续美满预测以更亲昵实际。

　　然而，Li 夸大了依旧 3D 打印类似性以及将神经汇集预测、模仿和实际全邦实行集成到高效管道中的麻烦。麻省理工学院 CSAIL 团队竭力于进步该流程的可用性和可扩展性。Li料思了实行室齐备自愿化的另日，最阵势限地节减人工监视并最阵势限地进步服从：“咱们的主意是看到从创制到测试和估量的总共都正在集成实行室扶植中完毕自愿化。”

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