科学家使用 AI 创造了一种像钢一样坚固但像泡沫塑料一样轻的材料

快速阅读: 据《ZME 科学》称，多伦多大学的研究人员结合机器学习和纳米工程技术，创造出一种新型超轻且坚固的材料，有望革新航空、汽车等行业。这种材料通过优化纳米晶格结构，强度提升了两倍多，密度仅为钛的五分之一。研究成果发表在《先进材料》期刊上，未来可能应用于制造更轻便且高效的飞机和汽车部件。

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从左到右：一张展示了完整晶格几何的图片与漂浮在一个气泡上的1875万细胞晶格并置。信用：彼得·塞尔。

多伦多大学的研究人员通过将机器学习（人工智能）与纳米级工程相结合，创造了这种惊人的材料。这一突破可能会改变从航空航天到汽车等各个行业。

寻找更坚固、更轻质的材料

几十年来，工程师们一直在寻求既轻便又坚固的材料。目标很简单：在不牺牲耐用性的情况下减轻重量。这在航空航天等行业中尤为重要，每节省一克重量都能带来显著的燃油节约和性能提升。传统材料如铝和钛有其局限性，尽管碳纤维是一个变革者，但它也有其缺点。

在他们探索和发展材料科学极限的过程中，加拿大的研究人员转向了纳米架构材料——在纳米尺度上设计的结构，以最大化强度并最小化重量。这些材料从自然界的结构中获得灵感，模仿骨骼、贝壳甚至蜂巢的结构。但设计这些结构并非易事。挑战在于创建能够均匀分布应力的几何形状，避免可能导致失效的弱点。

为克服这些障碍，研究人员转向了贝叶斯优化，这是一种擅长在无数选项中找到最佳设计的机器学习形式。通过向算法提供数千次模拟的数据，团队能够确定碳纳米晶格最有效的形状。多目标贝叶斯优化用于生成具有高抗压刚度和强度且低密度的碳纳米晶格的设计。

“纳米架构材料结合了高性能形状，例如用三角形建造桥梁，在纳米尺度上利用‘小即强’效应，实现了任何材料中最高强度比和刚度比，”该论文的第一作者彼得·塞尔说。“然而，标准的晶格形状和几何结构往往有尖锐的交点和角落，这导致了应力集中问题。这会导致材料过早局部失效和断裂，限制了它们的整体潜力。”

“当我思考这个挑战时，我意识到这是机器学习可以解决的一个完美问题。”

过程始于算法生成数千个潜在设计。每个设计都在虚拟环境中使用有限元分析进行测试，这是一种预测材料在受力下如何表现的计算方法。然后，算法改进其设计，迭代出既能最大化强度和刚度又能最小化重量的结构。一旦机器提供了经过优化的设计列表，团队就使用双光子聚合技术物理地制造出所提议的材料，这是一种可以以纳米精度创建结构的3D打印形式。使用这种技术，他们生产了由仅300至600纳米厚的梁组成的晶格。这些晶格（6.3 x 6.3 x 3.8毫米），由1875万个单独的单元组成，随后经历了热解过程，在富氮环境中加热到900摄氏度，将其转化为玻璃态碳。

优化后的纳米晶格比以前的设计强度提高了两倍以上。它们承受了每立方米每千克密度2.03兆帕的压力。为了说明这一点，这比许多轻质材料如铝合金甚至某些类型的碳纤维要强十倍以上。这种性能大约是钛的五倍。

“这是第一次将机器学习应用于优化纳米架构材料，我们对改进感到震惊，”塞尔说。“它不仅复制了训练数据中的成功几何形状；它学会了哪些形状的变化有效，哪些无效，从而能够预测全新的晶格几何形状。强度意外地随着尺寸减小而增加，这是因为所谓的‘尺寸效应’现象，在极小的尺度下，材料的行为会有所不同。在纳米尺度上，碳原子的排列方式使得强度最大化。研究人员发现，碳梁的外层由94%的sp²键合碳组成，这是一种以卓越的强度和刚度著称的碳形式。这种高纯度碳壳与梁的优化几何结构相结合，使材料能够在不破裂的情况下承受巨大的力量。

潜在影响远远超出了实验室范围。超轻组件可能很快为飞机、直升机和航天器提供动力。较轻的部分可以减少燃料需求并降低排放。

“例如，如果你将飞机上的钛部件替换为这种材料，你将看到每年每替换一公斤材料可节省80升燃料，”塞尔补充道。

展望未来，研究人员计划扩大他们的设计。

“我们的下一步将集中在进一步提高这些材料设计的规模化，以实现成本效益的宏观尺度部件，”费勒特补充道。“此外，我们将继续探索新的设计，以实现更低密度的同时保持高强度和刚度。”

研究结果发表在《先进材料》期刊上。

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(以上内容均由Ai生成)