近日，龙虎斗-十大龙虎斗赌博网站 方仕童副教授团队联合香港中文大学、新加坡国立大学、英国南安普敦大学、西北工业大学、西安电子科技大学、浙江科技大学的研究团队，在国际材料顶刊《Advanced Functional Materials》（IF=19.0）发表重磅综述论文，系统性综述了机器学习驱动功能材料逆向设计核心方法与工程应用。

作为现代工程技术的核心基石，功能材料的性能直接决定尖端技术的发展上限，从芯片中的光子晶体到航空航天的高强度合金，机器学习驱动其设计模式的革新，将深刻影响多个行业的发展格局。论文提出了一种机器学习驱动功能材料逆向设计的统一研究视角，将分散于各学科领域的研究成果整合为标准化、系统化的方法论框架，为下一代功能材料的创新研发提供了权威且可落地的指引，打破了传统材料设计的固有瓶颈，为多领域技术创新开辟新路径。特别的，该文章还全面地总结了当前基于机器学习的超材料逆向设计在实际工程中的应用，包括机械工程、能源工程、光学工程、热学工程、声学工程、生物医学工程、化学工程等，为读者提供全面的视角。

方仕童副教授为论文的独立通讯作者，其指导的深圳大学十大龙虎斗赌博网站 2022级本科生林伟浩、香港中文大学金刘超博士为论文的共同一作。此外，诺贝尔物理学奖得主Kostya S. Novoselov教授为论文提供了低维材料与物理机制领域的前瞻性视角，提升了论文的学术高度与国际影响力。

【美图速览】

图1：功能材料设计方法论及其工程应用领域概览

图2：工程领域逆向设计的发展历程，从最初的试错法到现今三种基于机器学习的逆向设计方法

图3：三种逆向设计流程

图4：能量吸收结构的逆向设计

图5：基于机器学习的逆向设计在自适应结构中的应用

图6：具有储能/释能特性的结构逆向设计流程与结果

图7：具有传热特性结构的逆向设计流程及结果

图8：基于机器学习的逆向设计在温室气体处理中的应用概述

尽管机器学习驱动的逆向设计已在实验室层面实现多领域突破，但要实现从实验室到大规模产业化的跨越，仍面临四大核心挑战：数值仿真与实际实验存在偏差，影响设计方案的可靠性；复杂材料系统的数据采集成本高昂，难以积累大规模高保真数据；机器学习模型的“黑箱”特性导致可解释性不足，难以获得工程领域广泛信任；先进模型的训练与部署需要巨大计算资源，增加研发成本。针对这些挑战，综述也勾勒出清晰的未来研究方向：未来将推动人工智能驱动的逆向设计与多尺度材料设计深度融合，实现从“相关性分析”向“物理原理揭示”的跨越；借助生成式AI实现从“搜索现有方案”向“主动发明新型材料”的转变；与增材制造、原子级精密加工等先进制造技术深度耦合，构建“设计-验证-制造”闭环体系，大幅缩短研发周期，推动更多高性能功能材料产业化落地。这篇综述的最大价值，在于整合分散的研究成果，构建统一的方法论框架，重塑了功能材料的构思、验证与实现方式，为先进功能材料创新研发提供了权威指引。想要深入了解综述的详细研究内容、方法论细节及应用实例，点击下方链接，查看论文全文，一起探寻智能化材料设计的未来！

论文链接：//doi.org/10.1002/adfm.75070

撰写：方仕童

排版：陈仕发

一审一校：任露洋

二审二校：邓琳

三审三校：郑纯