研究前沿：UCB郑小雨团队 图神经网络-超材料设计 | Nature Machine Intelligence

本文介绍了加利福尼亚大学伯克利分校郑小雨团队在Nature Machine Intelligence上发表的研究，提出了GraphMetaMat框架，用于设计具有可编程非线性响应的三维桁架超材料。背景方面，数据驱动设计和增材制造的发展加速了超材料的研究，但现有方法难以捕捉复杂的非线性行为和制造限制。研究目的是通过整合图神经网络、物理偏差、模仿学习、强化学习和树搜索，实现超材料的逆向设计，满足几何约束和缺陷容忍。结论显示，GraphMetaMat在能量吸收和振动阻尼方面优于现有材料，为防护设备和电动汽车提供了新的解决方案。