今日Nature，有億點點厲害，這種軟物質材料可實現精確、快速變形！

一、【導讀】

軟物質可以根據與環境的相互作用或對信息的感知動態地重新配置其形狀，動態形狀變形軟材料系統在生物體中普遍存在，它們與軟機器、柔性電子和智能藥物等新興技術的相關性也在迅速增加。配備響應組件的軟物質可以在設計的形狀或結構之間切換，但不能支持為許多應用程序再現自然、連續的感興趣過程所需的動態變形能力類型。開拓性研究依賴于利用響應材料和多材料結構來實現大變形，但在對精細結構實施快速控制方面面臨挑戰。想要在多種配置之間轉換形狀，需要研究各種架構和可編程刺激（例如，溫度、光、磁場、電場和洛倫茲力驅動）。然而，在產生的非線性和高維系統中，輸入-輸出關系的傳統逆向設計可能會導致難以建立分析解決方案或高計算成本問題。此外，現有的計算機輔助方法通常會留下系統和不可預見環境之間的缺陷、損壞或耦合。

二、【成果掠影】

近日，美國杜克大學倪小越教授與美國西北大學王禾翎博士、黃永剛教授、John A. Rogers教授等人聯合，展示了一種由絲狀金屬痕跡矩陣構成的機械超表面，由可重新編程的分布洛倫茲力驅動，該力是在靜態磁場中電流通過后產生的。研究結果表明，該系統具有復雜的動態變形能力，響應時間在0.1s以內。在優化算法指導下，采用數字控制驅動方案實現原位立體成像反饋策略，可產生遵循自進化逆向設計的曲面，以高精度變形為各種三維目標形狀，包括抗外部或內部擾動變形的能力。這些概念支持數據驅動的動態軟物質設計方法，具有許多獨特的特征。該論文以題為“A dynamically reprogrammable surface with self-evolving shape morphing”發表在知名期刊Nature上。

三、【數據概覽】

圖一、可編程電磁驅動的機械超表面

圖二、動態復雜形變超曲面的模型驅動逆設計

圖三、實驗驅動的自進化過程與模型驅動方法的對比

圖四、隨外在或內在的擾動而形變的自進化形狀

圖五、自進化形狀向半實時形狀學習和多功能方向發展

四、【成果啟示】

綜上所述，本工作提出了一個可重新編程的超表面，可以精確、快速地變形為各種目標形狀和動態形狀。洛倫茲力驅動的蛇形網格結構支持近似線性的輸入-輸出響應，并且易于獲得逆問題的解決方案。高度可集成的數字-物理接口結合了驅動、傳感和反饋功能，使循環優化過程能夠在系統偏離線性、時間不變的響應時實現無模型解決方案。實驗驅動的形狀變換能力解決了復雜、非線性系統中的理論和計算挑戰，為實時、數據驅動的逆向設計過程的物理模擬帶來了新的機會。這樣的方案使自主材料平臺能夠迅速改變結構，積極探索設計空間，并相應地重新配置功能。該平臺與現有柔性電子框架中使用的經典材料、結構和薄膜制造技術兼容。它支持材料、幾何形狀、布局、控制系統和磁性設置的優化選擇，以實現設計靈活性和潛在的可擴展性，這將在可穿戴技術、軟機器人和先進材料方面提供廣泛、通用的應用場景（例如應用相變材料 它承諾在可穿戴技術、軟機器人和先進材料方面提供廣泛、多功能的應用場景）。改進該系統存在許多可能性，例如結合機械鎖定機制。探索具有低平面剛度的結構將使超表面具有額外的變形模式。當前模塊化平臺的演示要求更高級別的集成，以將功能材料和組件嵌入變形物質中，以支持車載電源（超級電容器）、傳感器（應變儀）、反饋控制機制（模擬設備）、計算資源（微控制器）和無線通信能力（無線電）。在循環中使用先進的數據驅動技術（例如，貝葉斯優化、深度學習和強化學習）將增強人工物質自我進化設計的能力，以追求其自然對應物的功能或性能，為采用時空可控形狀和結構實現高級按需功能的新型智能材料鋪平道路。

文獻鏈接：A dynamically reprogrammable surface with self-evolving shape morphing (Nature 2022, 609, 701-708)

本文由大兵哥供稿。

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