NCSA?聯合MechSE開發生成式人工智能工作流用于超材料設計

設計超材料（其幾何結構賦予它們非凡的強度、柔韌性或能量吸收能力）通常需要漫長的試錯模擬循環。

伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的MechSE（機械科學與工程系）和美國國家超級計算應用中心（NCSA）的研究人員現已引入一種生成式人工智能工作流，該工作流在 NCSA 的 DeltaAI 高性能計算系統上訓練，用于逆轉這一過程。該方法不是從設計開始預測其性能，而是從期望的應力-應變曲線開始，生成能夠實現該曲線的候選多材料架構。

該方法采用了視頻擴散模型，這類模型最著名的應用是為社交媒體制作動畫片段的圖像和視頻。通過加噪和去噪的過程，擴散模型學習在給定應力-應變響應下，機械解場如何在加載過程中演化，而一個額外的"結構識別神經網絡"將這些場轉換為可制造的多材料布局。

這項新穎的研究最近發表在《人工智能工程應用》（《Engineering Applications of Artificial Intelligence》）期刊上。項目建立在蘇黎世聯邦理工學院 Dennis Kochmann 教授小組研究的基礎上，后者專注于單組分材料。

快速提出許多具有定制非線性行為的候選結構的能力，為以下應用打開了大門：

• 汽車和航空航天領域的沖擊能量吸收
• 經歷大變形的軟體機器人執行器
• 用于植入物、假肢和組織工程的仿生材料
  
  

這些模仿組織力學的材料所在的這些領域都需要可定制的非線性響應。

MechSE 教授 Iwona Jasiuk 的小組已經在推進 AI 設計樣品的制造和測試。

Jaewan Park 領導了該項目，由 Jasiuk 和 Seid Koric（MechSE 研究教授兼 NCSA 高級技術副主任）共同指導。團隊其他成員包括前 MechSE 博士生 Diab Abuiedda、Junyan (Jimmy) He 和 Shashank Kushwaha，以及 NCSA 研究科學家 Qibang Liu。

關于 Delta 和DeltaAI

NCSA 的 Delta 和 DeltaAI 通過美國國家科學基金會（NSF） ACCESS 項目成為國家網絡基礎設施生態系統的一部分。

Delta是一個強大的計算和數據分析資源，結合了下一代處理器架構和 NVIDIA 圖形處理器，以及前瞻性的用戶界面和文件系統。Delta 項目與科學網關社區研究所合作，賦能廣泛的研究人員群體輕松訪問 Delta，并與伊利諾伊大學殘疾資源與教育服務部及信息科學學院合作，探索和減少訪問障礙。

DeltaAI旨在最大化人工智能和機器學習（AI/ML）研究的產出。DeltaAI 將 NCSA 的 AI 專用計算能力提升三倍，大幅擴展了 ACCESS 內可用的容量，使研究人員能夠通過加速處理 TB 級數據的復雜 AI/ML 和高性能計算應用，解決世界上最具挑戰性的問題。DeltaAI 的額外資金來自伊利諾伊州。

關鍵詞：

• 超材料：通過人工設計的微觀結構而非化學成分獲得特殊性能的材料，其幾何結構決定力學行為
• 逆向設計：傳統方法是從設計預測性能，逆向設計是從目標性能生成設計，這是材料設計的范式轉變
• 應力-應變曲線：描述材料在受力過程中應力與應變關系的核心力學參數，決定材料的剛度、強度、延展性等
• 多材料超材料：結合多種材料（如剛性+柔性）的超材料，可實現單一材料無法達到的復雜力學響應
• 塑性、大變形、接觸：真實材料行為中的非線性因素，傳統計算設計方法幾乎無法處理