圖為：人工智能為設(shè)計(jì)自清潔超疏水表面參數(shù)，并優(yōu)化實(shí)驗(yàn)參數(shù)所建立的模型

    預(yù)測(cè)新材料功能特性并生成海量假想的材料，從中篩選合適的可行性材料，可以大大節(jié)省原材料，并減輕實(shí)驗(yàn)室大量的工作量。 一個(gè)人工智能模型試圖做到這一點(diǎn)，結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)（人工智能的一種形式）設(shè)定實(shí)驗(yàn)參數(shù)，以期達(dá)到結(jié)果與預(yù)期功能相匹配的效果。

    來(lái)自于中國(guó)和英國(guó)的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和演化算法結(jié)合起來(lái)建立模型，然后應(yīng)用它來(lái)確定自清潔超疏水表面所需的參數(shù)。

    首先定義與超疏水表面特征相關(guān)的參數(shù)，包括粘附力，水接觸和滑動(dòng)角度等，以及水滴在自潔過(guò)程中撞擊疏水表面上的彈跳行為及其影響因素。該模型先是通過(guò)調(diào)整實(shí)驗(yàn)參數(shù)來(lái)建立可行性策略，隨后根據(jù)不同等級(jí)表面形態(tài)內(nèi)的納米結(jié)構(gòu)，確定水滴體積以及測(cè)量粘附力時(shí)液滴在表面需行進(jìn)的距離。

    研究人員還為其模型設(shè)定了更為具體的參數(shù)，例如自清潔表面的水接觸角度需要大于150度。

    應(yīng)用使此模型可以對(duì)某些力學(xué)關(guān)系（如水滴體積對(duì)滑角測(cè)量的影響）更好地理解，它有助于確定每個(gè)參數(shù)對(duì)目標(biāo)功能的影響程度。由于這些關(guān)系的復(fù)雜性和實(shí)驗(yàn)條件的不可重復(fù)性，確立這些參數(shù)比實(shí)驗(yàn)中的實(shí)際操作還要困難。

    說(shuō)了這么多。 那么，與傳統(tǒng)的體力勞動(dòng)相比，這個(gè)模型是如何衡量的？

圖片展示了PVC /硅膠表面的超疏水性    插圖分別為水與超疏水表面接觸形態(tài)和滑動(dòng)角度

    使用不同納米粒子SiO2含量的聚氯乙烯（PVC）可制成仿生超疏水表面，并將人工智能應(yīng)用于分析數(shù)據(jù)并生成模型，優(yōu)化所有參數(shù)。 “使其獲得的最佳參數(shù)與實(shí)驗(yàn)觀察結(jié)果一致。”相關(guān)研究人員表示，只需采集小型數(shù)據(jù)精確調(diào)整模型， 是他們技術(shù)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)所在。

    原文來(lái)自：advancedsciencenews，原文題目：Artificial Intelligence Models New Functional Materials，由材料科技在線團(tuán)隊(duì)翻譯整理。

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責(zé)任編輯：殷鵬飛

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