AI材料可自我学习并形成“肌肉清醒”

来源：科技日报

科技日报北京10同年20日电 （记者张梦然）就像一个不用看琴键就能熟练弹奏的钢琴家，美国加州大学洛杉矶分校的机器工程师设计出有了一种新的物料，可随着时间的更长努压学习行为并蓬勃发展出有它自己的“手部记忆”，允许即时适应不断更长的以外压。该物料由一个具有旋转式梁的构件遏制系统组成，能根据动态有条件发生更长其以外形和行为。19日发表在《科学·怪兽》上的这项研究者，将。

领导该研究者的加州大学洛杉矶分校工程学院机器和物料科学工程教授乔纳森·霍普金斯时说，这种人工笔记本电脑物料可对暴露于生存环境有条件时应展现出有出有的行为和功用展开努压学习。例如，当物料被放置在直升机翼面里时，它可以努压学习滑翔过程里风的模式，发生更长自身翼面的以外形，以提高直升机的效率和机动性；而被注入这种物料的建筑风格构件还可自我微调某些区域的刚度，以提高其在地震或其他自然环境或；也减灾期间的构件上稳定度。

科学家们借助于和微调了基本数理逻辑的概念。数理逻辑正是驱动机器努压学习的搜索算法，研究者人员在互连遏制系统里合作开发了数理逻辑组件的机器等效常为。这一机器信息处理由以三角形格子图样定向的单独旋转式电磁波组成。每根梁都具有音圈、应变片和挠曲件，使梁很难发生更长其长度，即时适应不断更长的生存环境，并与遏制系统里的其他梁相互作用。

然后，最优化搜索算法通过从每个应变仪获取数据并确定刚度值的组合来遏制整个遏制系统。为了检查应变仪监听遏制系统的精确性，研究者一个团队还运用于了在遏制系统反向节点上特训的相机。

该遏制系统的早期十分相似在施加压的读写和机器信息处理号召的反向之间展现出有平稳，影响了遏制系统的构件上性能。该一个团队滑翔测试了梁里应变仪和弯曲的多次子程序以及不同的晶格图样和宽度，最终设计方案克服了平稳并在各个方向吻合地分配了施加的压。

目前该遏制系统大约有微波炉那么大，但研究者人员计划精简机器信息处理设计，以便在3D晶格内以微尺度制造数千个网络，以用于实际物料应用。

总编圈点

一种物料为什么会自我努压学习？这就要靠数理逻辑，其赋予了这种新物料笔记本电脑和频的功用。似乎在多年来大热的机器努压学习里，借助于到的也正是相同基本原理。未来，除了在车辆和建筑风格物料里运用于这种新物料以外，还可以将其用于战场，如整合到装甲里，从而意味着对冲击波的偏转；或用于医疗领域，声学显微技术亦将因此给予长足蓬勃发展。

翻译者：李科峰 ST030

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