AI for Science重磅：中科大Nature子刊实现128倍设计加速

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向自然致敬：破解复杂结构的“复刻”难题

在自然界中，精妙的结构无处不在。以我们身体里的松质骨为例，其内部结构既轻盈又坚固，这种特性源于一种被称为“双连通多尺度”的特殊构造——固体骨骼与孔隙流体相互贯通，形成了一个高度互联的三维网络。这种结构在保证力学强度的同时，还具备优异的渗透性。

然而，对于工程师而言，想要在人造产品中完美复刻这种“自然奇迹”却异常困难。传统的方法面临两大拦路虎： 1. 缺乏数学模型：这种复杂的自然结构难以用简单的数学公式进行解析描述，导致传统的建模方法失效。 2. 计算量爆炸：多尺度三维结构的优化涉及海量参数，计算量随规模呈指数级增长，且很难统一约束结构的连通性。

中科大团队的这项研究，正是为了解决这一核心痛点，通过数据驱动的方式，让AI学会如何像大自然一样“生长”出复杂的结构。

L-BOM数据集：化繁为简的通用设计原理

面对复杂的结构难题，研究团队提出了一个大道至简的核心原理：标准化的边界条件。

他们发现，只要每一个微小的结构单元都同时具备双连通性和开孔特征，并且它们边缘的接口（边界条件）是完全一致的，那么无论这些单元如何旋转、组合或拼接，整体结构都能天然保持连通性。这就像是乐高积木，虽然每一块积木的内部形状可能不同，但只要接口标准统一，就能无限拼搭。

基于这一原理，团队构建了名为 L-BOM (Large-range, Boundary-identical, Bicontinuous Open-cell Microstructure) 的大规模三维数据集。 * 统一边界：所有微结构共享相同的“接口”，实现了无缝拼接。 * 覆盖广泛：数据集包含了跨越多个数量级的性能空间，满足不同的工程需求。 * 直接可造：生成的结构天然满足制造约束，无需后续复杂的修复处理。

这一数据集的建立，从根本上绕开了对解析建模的依赖，为AI进行高效的逆向设计奠定了坚实的数据基础。

效率革命：从10小时缩短至5分钟

这项研究最引人注目的成果在于其惊人的效率提升。在多尺度逆向设计的闭环测试中，研究团队展示了其强大的实战能力。

以股骨植入物的设计为例，团队采用了“自上而下”的流程。AI系统能够根据生物特征要求，自动匹配最合适的微结构。设计出的植入物在杨氏模量、孔径和孔隙率等关键指标上与天然骨组织高度一致，完美兼顾了刚度与轻量化，且无需像传统方法那样进行后期插值或拼接处理。

更令人震撼的是在力学隐身斗篷等高复杂度任务中的表现。传统的迭代计算方法可能需要消耗超过10个小时，而利用该团队提出的多尺度逆向设计闭环，同样的任务在不足5分钟内即可完成。这种 128倍的效率提升 意味着，过去需要超级计算机跑几天的任务，现在可能在普通工作站上喝杯咖啡的时间就能搞定。

随着问题规模的进一步扩大，这种效率优势不仅没有衰减，反而更加显著，展现了极强的可扩展性。

从仿真到现实：流体性能的精准调控

为了证明这不仅仅是计算机里的“数字游戏”，研究团队还进行了严苛的物理验证。他们设计并制造了一个4×4×1的双连通多尺度过滤结构，并对其流体性能进行了实测。

实验结果表明，基于L-BOM数据集构建的结构，在渗透率和比表面积等关键指标上，显著优于Gyroid、Diamond等传统的TPMS（三周期极小曲面）结构。数值仿真与物理实验的数据高度重合，证明了该方法不仅能设计出漂亮的结构，更能精准调控流体通道，在未来的过滤器件、催化载体等领域具有巨大的应用潜力。

结语：AI资讯与智能制造的未来

中科大团队的这项成果，标志着生成式人工智能真正开始解决具备工程可制造性的复杂结构设计问题。从定制化的骨科医疗，到航空航天的超轻材料，再到力学隐身等前沿领域，AI正在开启一个全新的设计范式。

对于关注 AI 和 AGI 发展的读者来说，这不仅仅是一篇学术论文，更是 人工智能 赋能实体产业的一个缩影。随着 大模型 和 深度学习 技术的不断成熟，我们可以期待更多类似 AI新闻 的出现，见证AI如何从代码世界走向物理世界，通过 AI变现 创造实际的工业价值。

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