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Machine Learning–Assisted Bio-Interfacial Engineering Resolves Structural–Functional Conflicts in Nanocomposites
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AI
DOI：10.1002/adma.202518806.png)
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摘要
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实现兼具高强度、韧性及多功能性的纳米复合材料仍是一个重大挑战，因为传统的试错法和实验设计方法无法有效解决高维设计空间中的权衡问题。我们引入了一种基于机器学习的生物界面设计框架，该框架整合了高斯过程代理模型、帕累托集学习和主动学习，用于在标定不确定性的条件下探索组分-加工空间。该工作流程在近60次实验后收敛，相对于传统方法将实验次数、项目周期和成本降低了74%–85%，从而加速了设计周期并扩展了帕累托覆盖范围。在该方法指导下，我们制备出菌丝-石墨烯复合材料，其强度>58 MPa、韧性>6 MJ/m³、悬浮高度>0.14 mm，表明在保持强度的同时显著提升了韧性并解锁了多功能性。机理分析揭示出一种纳米片锚定、分层缠绕的界面结构，其中氢键连接的节点能够实现纳米片的可逆滑动、裂纹偏转和自适应应力传递。这些结构赋予了悬浮控制、激光驱动致动和自修复能力。该方法拓展至MXene体系后，制备出具有增强韧性和电磁干扰屏蔽（>40 dB）的复合材料，证实了该策略的普适性。综合来看，这些进展定义了一种可扩展且可持续的范式，用于加速发现兼具鲁棒性和多功能性的纳米复合材料。
Keyword:
bio-interfacial engineering
machine learning–guided optimization
multifunctional nanocomposites
strength–toughness optimization
AI总结
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期刊
IF:
26.8
论文数:
3.5W
被引数:
46.0W
机构
引用论文
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