AIが製造欠陥に強い複雑なメタマテリアルを設計する新フレームワークを開発

カリフォルニア大学バークレイ校の研究チームは、AIを駆使して製造に耐性を持ち、欠陥に強く、複雑な機能を持つメタマテリアルを設計する新しいフレームワーク「GraphMetaMat」を開発した。このフレームワークはユーザーがカスタム入力に基づき、グラフ形式でメタマテリアルの設計を完全にゼロから作成できる。AIはそのグラフにノードとエッジを繰り返し追加し、材料の形状や構造を定義する。また、製造工程や欠陥の制約も考慮する。 メタマテリアルは、自動車のバンパー、航空機のパネル、医療インプラントなど、多くの産業製品の性能向上に寄与しているが、製造中に発生する欠陥により性能が低下する場合がある。GraphMetaMatは、従来の逆設計手法では扱えなかった非線形挙動、例えば衝撃吸収や振動制御を含む複雑な機能を備えたメタマテリアルを効率的に設計できる。 研究チームは、深層学習の技術を組み合わせ、特に強化学習や模倣学習、代替モデル、モンテカルロ木探索を用いてGraphMetaMatを構築した。これにより、従来の設計手法では困難だった製造可能性と欠陥耐性を備えた材料が設計可能になった。実験では、GraphMetaMatで設計された軽量なメタマテリアルが、従来のポリマー発泡体や音響結晶などと比較して優れた性能を発揮した。 研究の主査であるXiaoyu（Rayne）Zheng教授は、「GraphMetaMatは、実際の製造工程を考慮した設計を可能にし、欠陥に強い材料の自動設計の道を開く」と語る。この技術は、今後の高性能で実用的なメタマテリアルの開発に大きな影響を与えると期待されている。