11月23日，之江实验室与浙江大学城市学院在第九届材料基因工程国际论坛开幕仪式上，联合发布了双方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，该模型集成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。基于这一数据库，团队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设计。

多孔材料在自然界中广泛存在，比如兼具轻盈与坚韧特性的蜂窝结构、集强度与韧性于一体的骨骼组织等。虽然这些材料内部布满孔隙，却展现出卓越的承载性能。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，既可以是管、杆、板、曲面等单一形态，也可以是多种形态的有机组合，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研发进程。

该模型提供直观的对话界面，用户只需输入目标力学参数，系统就能快速识别设计意图，解析用户对胞元结构的具体需求，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条件的现有胞元；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《多孔材料智构分析报告》，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。