天博AI材料可自我学习并形成“肌肉记忆”—新闻—科学网

科技日报北京10月20日电 （记者张梦然）就像一个不消看琴键就能纯熟弹奏的钢琴家，美国加州年夜学洛杉矶分校的机械项目师设计出了一种新的质料，可跟着时间的推移进修举动并成长出它本身的 肌肉影象 ，答应及时顺应不停变迁的外力。该质料由一个具备可调梁的布局体系构成，能按照动态前提转变其外形以及举动。19日揭晓于《科学 呆板人》上的这项研究，将于修建、飞机以及成像技能等方面具备主要运用。

带领该研究的加州年夜学洛杉矶分校项目学院机械以及航空航天项目传授乔纳森 霍普金斯说，这类人工智能质料可对于袒露在情况前提时应体现出的举动以及特征举行进修。例如，当质料被放置于飞机机翼中时，它可以进修航行历程中风的模式，转变自身机翼的外形，以提高飞机的效率以及机动性；而被注入这类质料的修建布局还可自我调解某些区域的刚度，以提高其于地动或者其他天然某人为灾难时期的总体不变性。

科学家们哄骗以及调解了现有人工神经收集的观点。人工神经收集恰是驱念头器进修的算法，研究职员于互连络统中开发了人工神经收集组件的机械等效物。这一机械神经收集由以三角形格子图案定向的零丁可调光束构成。每一根梁都具备音圈、应变片以及挠曲件，使梁可以或许转变其长度，及时顺应不停变迁的情况，并与体系中的其他梁彼此作用。

然后，优化算法经由过程从每一个应变仪获取数据并确定刚度值的组合来节制整个体系。为了查抄应变仪监控体系的有用性，研究团队还使用了于体系输出节点上练习的相机。

该体系的初期原型于施加力的输入以及机械神经收集相应的输出之间体现滞后，影响了体系的总体机能。该团队测试了梁中应变仪以及弯曲的屡次迭代和差别的晶格图案以及厚度，终极设计方案降服了滞后并于各个标的目的正确地分配了施加的力。

今朝该体系约莫有微波炉那末年夜，但�첩研究职员规划简化机械神经收集设计，以便于3D晶格内以微标准打造数千个收集，以用在现实质料运用。

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