【超材料综述】深圳大学方仕童研究员最新AFM综述!
本文引言指出，传统功能材料设计依赖于正向的“结构→性能”试错迭代，严重依赖专家经验、计算成本高、易陷入局部最优，难以应对高维复杂设计问题。相比之下，逆向设计从目标性能出发，直接求解最优结构，能够发现非直观、高性能的材料构型。然而，逆向设计面临设计空间巨大、计算昂贵、多解性与敏感性高、数据稀缺等多重挑战。机器学习的引入为解决这些问题提供了有效途径：通过构建代理模型加速仿真、利用生成模型压缩设计空间、结合物理信息与多保真度建模应对数据不足、并通过主动学习与迁移学习提升数据效率。尽管ML逆向设计已在多个工程领域取得显著进展，但各子领域之间缺乏统一的方法论框架与交叉融合。为此，本文旨在提供一个跨领域的统一视角，系统梳理ML逆向设计的核心策略、模型、优化算法及其在不同数据与维度条件下的适应机制，并展示其在各类功能材料中的应用，以推动智能、可解释、物理融合的下一代逆向设计框架的发展。
该综述文章系统阐述了基于机器学习的功能材料逆向设计方法，即利用目标性能直接引导最优参数的设计范式，以克服传统正向设计在高维复杂问题中的局限性。机器学习通过快速代理建模、高效设计空间探索以及从期望性能到材料方案的直接映射，显著提升了逆向设计的可行性。文章中，深圳大学方仕童研究员统一梳理了三种主流方法论：拓扑优化、直接逆向映射与正逆向混合框架，并分析了关键机器学习模型、优化算法及应对数据稀缺与多物理场耦合约束的自适应策略。在此基础上，作者聚焦于机械、声学、热学、光学、能源、生物医学及化学等多类功能材料，展示了机器学习驱动的逆向设计如何通过快速生成定制化的微结构与几何构型，加速材料创新。最后，文章指出了当前面临的挑战，并展望了面向自主化、物理信息融合与生成式管线的未来发展方向，旨在为先进功能材料的智能发现提供统一的理论基础与设计指导。图1：功能材料设计方法及工程应用领域概述
图2：工程领域逆向设计的发展历程——从最初的试错方法到当前三种基于机器学习的逆向设计方法
图3：三种逆向设计流程。（a）基于拓扑优化的逆向设计典型流程。（b）数据驱动的直接逆向设计典型流程。（c）正向-逆向混合设计的典型流程。
本文对基于机器学习的逆向设计进行了全面且系统的综述，将分散于不同功能材料体系中的研究进展整合到一个统一的方法论框架中。通过梳理从基于拓扑优化的策略，到数据驱动的直接逆向映射，再到正向-逆向混合范式的演进历程，并分析机器学习模型与优化算法如何适应数据可用性、物理知识及设计空间维度的变化，本综述不仅阐明了技术现状，也揭示了塑造该领域的基本原理。在机械、声学、热学、光学、能源功能材料、生物医学、催化及其他新兴多功能材料中，我们观察到：方法的选择与物理机制、组合复杂度以及数据特性存在内在耦合。机械与声学系统通常将基于物理的代理模型与全局优化相结合，以确保结构可靠性。光学与光子材料则利用深度生成模型和可微优化来探索由波动方程主导的高维设计空间。化学与生物医学材料具有极大的组分可能性和有限的标记数据，因此越来越依赖条件生成、主动学习、贝叶斯优化以及基于Transformer或扩散模型的架构。与此同时，物理信息驱动的可微分框架在数据稀缺但物理机制清晰的系统中具有独特优势，因为它将控制方程直接嵌入学习与优化过程之中。除了方法上的多样性，一场更深层次的变革正在发生。基于机器学习的逆向设计正在逐步消融建模、优化与实现之间的传统界限。随着基于物理的仿真、数据驱动的智能以及先进制造技术的融合，逆向设计正从一种迭代计算工具演变为一种集成化的“设计-制造”范式。在这一新兴框架下，目标性能指标作为输入，而输出则日益趋近于物理一致、可制造感知的蓝图，而非抽象的数值解。未来的进展很可能由三个汇聚的方向驱动：将物理约束与生成式AI更紧密地结合；开发兼顾数据效率与可扩展性的自适应、可解释模型；以及建立连接仿真、实验与自主优化的闭环流程。机器学习并非替代领域知识，而是充当物理推理的放大器，使得那些无法凭直觉或暴力枚举触及的设计区域得以探索。最终，机器学习驱动的逆向设计不仅加速了材料发现，也重新定义了功能材料的构思、验证与实现方式。通过将数据、物理与计算统一于可扩展的优化框架内，它为预测性多尺度工程提供了基础——在这一工程范式中，材料功能不再是被“寻找”的，而是从技术指标到可制造实现被系统地“构建”出来的。【超材料研究】致力于构建一个系统、前沿、开放的超材料学术共同体，为从事力学超材料、光子晶体、声学超表面及可编程物质研究的学者、工程师与创新者，提供涵盖理论突破、交叉融合与工程转化的深度交流平台。我们聚焦于负泊松比结构、波动调控超构、智能形变系统及多尺度拓扑优化等核心方向，追踪超材料与人工智能逆向设计、增材制造工艺、柔性电子及生物医疗等领域的协同创新。欢迎关注，投稿邮箱：2398616415@qq.com原文链接： https://doi.org/10.1002/adfm.75070如若侵犯到原作者任何相关利益，请告知删除！翻译过程存在不准确或表述不清，以及任何疏漏，欢迎大家后台留言指正。
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