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蓋世汽車訊 運動鞋鞋底夾層和汽車保險杠等超材料設(shè)計旨在承載負載或抵抗沖擊，但相關(guān)的設(shè)計過程容易出錯，無法實現(xiàn)預(yù)期目標。據(jù)外媒報道，加州大學伯克利分校工程學院（Berkeley Engineering）開發(fā)出創(chuàng)新設(shè)計方法，利用人工智能和增材制造來確保這些專用材料具有最佳功能和目標行為。

（圖片來源：Berkeley Engineering）

研究人員利用機器學習來反向設(shè)計材料和工程產(chǎn)品中復(fù)雜的機械行為，并可通過桌面3D打印機將其打印出來。這種基于人工智能的新設(shè)計方法有望提高材料性能，大大簡化制造過程，并開發(fā)具有新機械性能的材料。材料科學與工程學副教授、首席研究員Xiaoyu “Rayne” Zheng表示：“這種基于機器學習的設(shè)計方法能夠快速創(chuàng)建具有用戶定義性能和目標屬性的材料，使所有用戶都有可能定義其目標產(chǎn)品的機械行為。其余的工作可以留給人工智能和3D打印機，以提供完全符合期望的產(chǎn)品。”