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MIT研究人员利用AI改变结构材料设计方法

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人们很早就认识到结构材料具有重要的应用价值和巨大潜力,但在设计上始终面临着不少挑战。传统方法都需要有着丰富先验知识和经验的设计师来操作,并且最终可以提供选择的设计数量是有限的。如何找到一种简单快速且系统化的方法来设计复杂的结构材料?麻省理工学院(MIT)赵选贺教授开发出一个利用生成式对抗网络(GAN)来设计复杂结构材料的“平台化”系统。该项研究已发表在424日出版的《科学进展》(Science Advances)杂志上。

在这项研究中,最为关键的工作是提出了一种“生成数据的方法”。首先提出一个基于晶格的分类。然后,在每个晶格系统里,再把几百万个随机生成的结构上传,并通过大量计算,得出相应性能等相关内容的海量数据,最后再用这些数据训练GAN。有趣的是,他们的本意是想解决传统结构材料设计时的局限性,但最后发现,GAN不仅提供了数量极多的选择范围,而且提供的材料结构在特性方面也能达到理论的极限,也就是能得到最佳的性能。

来源:《科学进展》

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