AI设计的仿生水下黏胶问世(仿生设计视频)

记者 张梦然

自然》杂志6日发表的一篇封面文章报道了一种由人工智能(AI)模型辅助设计的超黏水凝胶。这种胶以自然界存在的黏附蛋白为灵感,能修『补水』管漏洞并在水下黏住物体,具有一系列潜在应用。

要设计出在潮湿环境中具有黏附力的物质有一定难度。虽然AI驱动的方法能设计硬材料,但软材料更加复杂。超黏化合物的设计难度尤其大,因为让材料变软的性能,常与增加黏附力的性能相反。不过,细菌和软体动物这类有机体能产生天然的黏附蛋白,为设计新型超黏化合物提供了灵感。

日本北海道大学研究人员此次用一个包含24707种黏附蛋白的数据库,先开发了一个蛋白质数据挖掘工具,以指导180种新型水下黏合剂的设计与合成。他们随后检测了这些黏合剂的强度,建立了训练机器学习工具的数据库,并利用这些结果指导另一轮机器学习驱动的设计,得到了强大的水下黏合剂。

有趣的是,其中一款名为R1-max的水凝胶,能将一只橡皮鸭黏在海边的岩石上,在海浪击打下仍能保持黏性并抵御潮水冲击。另一种水凝胶R2-max能作为补丁,在注满水的管道上封住一个直径20毫米的洞,而且这种补丁的防漏作用能维持5个月以上。

“这类能与不规则和潮湿表面强效黏合的超黏水凝胶,将对多种生物医学应用具有颠覆性,包括假体涂层和可穿戴生物传感器。”在一篇同时发表的新闻与观点文章中,意大利米兰比可卡大学科学家这样评价,这一成果设计目标为多用途,“有望应用于其他类型的功能性柔性材料”。

【总编辑圈点】

这种超黏胶技术,其真正的突破不在于模仿自然,而在于超越自然的应用潜力。这类能在潮湿环境中稳定黏附的能力,或将彻底改变可穿戴设备与植入式器械的发展路径。譬如在生物医学领域,它能实现假体材料与人体组织的牢固整合,提升使用者生活质量;它作为生物传感器的贴合层,还能确保长期、稳定地采集生理信号,为远程医疗和慢性病管理提供可靠支持。而在民用工程方面,它无需排水即可修复管道漏洞的特性,大幅降低了维护成本与资源浪费;甚至,它还能用于生物保护领域,固定那些严重受损的珊瑚。可以预见,AI驱动的材料设计范式,正在从“发现”转向“创造”。

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