11月23日消息，据媒体报道，在第九届材料基因工程国际论坛的开幕式上，之江实验室与浙江大学城市学院联合发布了其共同研发的多孔合金材料智能设计模型。
据之江实验室新材料计算研究中心副主任陈立朋介绍，该模型融合了参数化建模与自研的秒级性能计算技术，构建了涵盖百万级孔结构—力学性能对应关系的高质量数据库，并在此基础上，通过数据驱动构建了基于隐式表达的人工智能逆向生成模型，能够根据目标力学性能快速生成匹配的孔结构。
多孔材料在自然界中普遍存在，例如轻而坚韧的蜂窝、强韧兼备的骨骼等。尽管内部充满孔隙，它们却往往具备优异的承载性能。这类材料的基本构成单元被称为“胞元”，其拓扑构型直接决定了材料在宏观尺度上的性能表现。
胞元结构的设计空间极为广阔，可以是管、杆、板、曲面等单一形态，也可以是它们的多种组合，其求解自由度超过亿级。传统计算方法耗时长、寻优效率低，严重制约了高性能多孔材料的开发进程。
该模型提供了直观的对话界面，用户只需输入目标力学参数，系统即可迅速识别意图，解析用户对胞元结构的需求，并启动双线并行的智能设计流程：一方面，从百万量级数据库中秒级检索出符合要求的现有胞元；另一方面，借助AI逆向设计技术，实时生成全新的胞元构型，实现“指定性能—秒级生成”的高效转化。
在提供多个备选方案后，模型还会自动生成《多孔材料智构报告》，对不同方案进行对比分析，辅助用户做出最优决策。
未来，该模型将持续深化技术赋能，拓展在航空航天、深海探测、新能源汽车等新兴产业的创新应用，释放更大价值。
目前，该模型及配套数据库已面向社会免费开放，用户可通过新材料大数据中心官网及之江实验室zero2x平台访问使用。
