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領(lǐng)導(dǎo)該研究的加州大學(xué)洛杉磯分校工程學(xué)院機(jī)械和航空航天工程教授喬納森·霍普金斯說，這種人工智能材料可對(duì)暴露于環(huán)境條件時(shí)應(yīng)表現(xiàn)出的行為和特性進(jìn)行學(xué)習(xí)。例如，當(dāng)材料被放置在飛機(jī)機(jī)翼中時(shí)，它可以學(xué)習(xí)飛行過程中風(fēng)的模式，改變自身機(jī)翼的形狀，以提高飛機(jī)的效率和機(jī)動(dòng)性；而被注入這種材料的建筑結(jié)構(gòu)還可自我調(diào)整某些區(qū)域的剛度，以提高其在地震或其他自然或人為災(zāi)害期間的整體穩(wěn)定性。

科學(xué)家們利用和調(diào)整了現(xiàn)有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，研究人員在互連系統(tǒng)中開發(fā)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件的機(jī)械等效物。這一機(jī)械神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由以三角形格子圖案定向的單獨(dú)可調(diào)光束組成。每根梁都具有音圈、應(yīng)變片和撓曲件，使梁能夠改變其長度，實(shí)時(shí)適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，并與系統(tǒng)中的其他梁相互作用。

然后，優(yōu)化算法通過從每個(gè)應(yīng)變儀獲取數(shù)據(jù)并確定剛度值的組合來控制整個(gè)系統(tǒng)。為了檢查應(yīng)變儀監(jiān)控系統(tǒng)的有效性，研究團(tuán)隊(duì)還使用了在系統(tǒng)輸出節(jié)點(diǎn)上訓(xùn)練的相機(jī)。

該系統(tǒng)的早期原型在施加力的輸入和機(jī)械神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)的輸出之間表現(xiàn)滯后，影響了系統(tǒng)的整體性能。該團(tuán)隊(duì)測試了梁中應(yīng)變儀和彎曲的多次迭代以及不同的晶格圖案和厚度，最終設(shè)計(jì)方案克服了滯后并在各個(gè)方向準(zhǔn)確地分配了施加的力。

目前該系統(tǒng)大約有微波爐那么大，但研究人員計(jì)劃簡化機(jī)械神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，以便在3D晶格內(nèi)以微尺度制造數(shù)千個(gè)網(wǎng)絡(luò)，以用于實(shí)際材料應(yīng)用。