岭大联合研究提出「AI + 可皱折材料」创造新物料 助研发防伪标签、人工器官及柔性电池
岭大在最新一项联合研究提出，未来可利用材料表面自然形成的纹理，配合人工智能（AI）辅助设计，制造具独特功能的新型材料。
岭大伍絜宜跨学科学院院长及跨学科讲座教授陈曦教授。
不少人将物体表面出现皱折或凹陷视为「损坏」甚至「变形」。岭南大学（岭大）在最新发表于国际顶尖学术期刊《纳微快报》（Nano-Micro Letters）、题为《利用表面不稳定性构建新型材料：力学、形貌与新兴应用》的联合综述论文研究中，提出未来可利用材料表面自然形成的纹理，配合人工智能（AI）辅助设计，创造具独特功能的新型物料。相关技术有望应用于智能防伪、人工器官及柔性电池研发等领域。
由岭大伍絜宜跨学科学院联同北京航空航天大学，以及东北大学组成的跨院校研究团队，综合分析国际有关新型物料研究进展，并提出崭新的技术设计框架⸺过去被视为老化或损坏的材料表面，例如微细皱纹、折叠或变形结构等，可转化为「功能性结构」。团队指出，未来有望透过AI辅助设计，预先设定用家需要的功能，再由AI演算法协助优化材料表面形成的皱纹结构，并控制其在受力、受热、光照、湿度或化学刺激下改变形态，发展成具防伪、资讯加密、防水、可自行清洁或具备仿生医疗功能的新型物料。
团队进一步指出，这种将「材料力学、表面结构与实际应用」结合的新型材料用途广泛，可因应其表面纹理难以复制的微米及纳米级图案，制作成高保安防伪的「人工指纹」。科学界已有相关研究证实，此类新型材料的资讯密度较人类指纹高出100亿倍，大幅提升伪造难度。
在生物医学的应用方面，研究团队指，已有人利用水凝胶等材料制作具折叠结构的人造组织，包括模拟人脑皱褶、人体黏膜及器官表面纹理等，为人工器官及组织工程提供崭新发展方向。另外，此类皱折结构亦有助发展可拉伸电池及柔性电子装置，例如研究可穿戴的电子皮肤，让传感器在大幅度拉伸的状态时，仍能保持稳定导电性与感测能力。
岭大伍絜宜跨学科学院院长及跨学科讲座教授陈曦教授指出，传统制造微细结构的方法，例如光刻、模具压印或雷射加工，往往需要复杂设备、多重工序及硬质模板，较难应用于柔软及可拉伸材料。相反，利用材料本身的力学特性，配合AI演算法辅助设计，有助更有效率地设计及制作微细结构，而制作成本及灵活度亦更具优势。
陈曦教授表示：「过去数十年，力学家花很大力气消除物体表层的皱褶，但只要掌握背后的力学原理，这些图案可制成智能物料，创造具特定功能的表面图案，并把它们变成有用的工具。我们期望这项研究工作能助力香港特区及大湾区的科研人员和工程师，利用更简单、低成本的方法制造微米、纳米级的表面图案。」
该论文的通讯作者包括陈曦教授及岭大伍絜宜跨学科学院助理教授柯宇杰教授。北京航空航天大学张秋婷教授、东北大学林高建研究员共同参与研究。
国际顶尖学术期刊《纳微快报》最新影响因子高达 36.3，在「纳米科学与技术」领域全球排名第二，属于中国科学院材料科学一区顶级期刊。