指定材料特性就能生成對應結構，MIT 提出自動化材料設計新方法

幾十年來，材料科學家一直從自然界中汲取靈感。對於看上去可能有用的組織，比如骨骼，他們首先確定其硬度，然後分析其微結構。當微結構確定後，再通過不斷的實驗，嘗試用人造材料來實現這種結構。

麻省理工學院計算機科學和人工智慧實驗室近期研發了一種新的程序，可以有效利用現有知識，提高材料微結構的設計效率。設計師可以先定量設定目標材料的特性，然後軟體自動產生滿足要求的微結構。

該研究獲得美國國防高等研究計劃署（DARPA）「科研複雜性簡化研究」項目的支持，並將研究成果發表於《Science Advances》期刊。論文中，研究人員描述了基於材料的 3 種機械特性指標，通過優化—折中過程，實現預定微結構的演算法。研究團隊負責人，電子工程和計算機科學副教授 Wojciech Matusik 表示，這種程序是一種自動化的材料結構設計系統，目前只能基於簡單的機械特性要求設計微結構，但未來可基於更複雜的機械特性，甚至熱特性、光學特性和電磁特性進行設計。

材料微結構和材料特性之間定量數學關係的建立

去年夏季，該研究團隊構建了多種微結構的計算機模型，並通過模擬，計算這些微結構的 3-4 種機械特性上的數值表。每種微結構的數值表都可以看作一個 3-4 維特性空間中的點。研究人員通過插值方法補充了缺失的數據點，形成了完整的材料特性集合，集合中的每個點代表一種具有獨特屬性的微結構。

當這個集合中的點足夠多的時候，科學家用空間曲面描述這個集合，曲面表面的點代表所有特性處於帕累托最優狀態的微結構（帕累托最優狀態：若提升某項指標，則必須以降低其他指標為代價）。

科學家將所有帕累托最優點編入軟體中。軟體將帕累托最優點分為幾類，再提取出每一類帕累托最優點的幾何結構的共性，再通過數學處理，將這種共性表達為一系列擬合參數。接著，研究人員使用機器學習方法，確定擬合參數與材料特性之間的關係，至此，就獲得了材料微結構和材料特性之間的定量數學關係。

自動化處理

以上的每一步處理都是自動化完成的，因此該程序可以輕易地應用於任意多參數的情況。

此外，該程序還可以與現有材料設計方法形成互補。具體地，科學家可以把通過分析生物材料獲取的粗略特性信息輸入該軟體中，通過軟體進一步尋找滿足該特性的各種微結構。

不過，到底什麼樣的外力能讓微結構表現出給定的機械特性，目前無法進行自動化計算，必須通過實驗來確定。當然，程序確定微結構的機械特性的能力，也可以用來確定作用於微結構的外力的特性，因此響應特性的自動化分析應該為時不遠。

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