研究进展：上海交通大学，AI+点阵超材料 | ExMech实验机械师

背景：板点阵超材料相比传统桁架点阵具有更高的强度-重量效率，但其结构设计优化因参数多、目标多样而面临挑战。研究目的：上海交通大学胡松涛团队联合广州实验室曹小宝等提出“实验机械师”系统，旨在通过集成机器人平台和多目标主动学习框架，自动发现和优化轻质高强的板点阵结构。结论：该系统仅用25次迭代就建立了帕累托前沿，显著减少了实验工作量；优化后的材料在保持轻量化的同时，压缩屈服强度和剪切屈服强度分别提升15.6%和12.0%，若优先考虑强度则提升近200%，而重量仅增加13.2%；研究还验证了该结构在3D打印鞋底等应用中的实用性，为高性能力学超材料研发提供了新范式。