盖世汽车讯 运动鞋鞋底夹层和汽车保险杠等超材料设计旨在承载负载或抵抗冲击，但相关的设计过程容易出错，无法实现预期目标。据外媒报道，加州大学伯克利分校工程学院（Berkeley Engineering）开发出创新设计方法，利用人工智能和增材制造来确保这些专用材料具有最佳功能和目标行为。

（图片来源：Berkeley Engineering）

研究人员利用机器学习来反向设计材料和工程产品中复杂的机械行为，并可通过桌面3D打印机将其打印出来。这种基于人工智能的新设计方法有望提高材料性能，大大简化制造过程，并开发具有新机械性能的材料。材料科学与工程学副教授、首席研究员Xiaoyu “Rayne” Zheng表示：“这种基于机器学习的设计方法能够快速创建具有用户定义性能和目标属性的材料，使所有用户都有可能定义其目标产品的机械行为。其余的工作可以留给人工智能和3D打印机，以提供完全符合期望的产品。”