研究人员正在寻找kiri gami——一种使用精确切割来创建复杂图像的古老艺术——来指导人工智能技术，以制造更强、更有弹性的可穿戴电子产品材料。鸣谢:Shutterstock/ yuyangc Kirigami是日本的剪纸艺术。它可能源自中国的艺术，大约在7世纪出现在日本，在那里它被用来装饰寺庙。今天仍在实践中，kirigami艺术家使用一张纸来切割装饰性设计，如鸟和鱼或更复杂和流行的雪花。但是，这种依靠精确切割来确定或复制图案的古老艺术，正在电子领域找到更多现代和实用的应用。具体来说，在2D可拉伸材料的制造中，这些材料可以作为可穿戴电子设备的宿主，如用于健康监测的电子皮肤。
这个过程结合了kirigami的艺术和一种叫做自主强化学习的人工智能技术。为了更好地实现新旧同步，南加州大学的研究人员使用了美国能源部阿贡国家实验室的计算能力。
强化学习涉及给予奖励或特定结果的学习行为。例如，通过观察、重复和先天能力的结合，小长颈鹿在出生的那一天就学会了站立、行走甚至奔跑。这有助于它很快找到食物并避免危险。
“这是一个复杂的规划，它是学习，”Pankaj Rajak说，他是这个项目的主要成员，也是能源部科学用户设施办公室阿贡领导计算设施(ALCF)的前博士后。“问题是，我们能否在材料设计中使用类似的行为，就像在这个kirigami中，你的目标是创造一种更具结构性、高度可拉伸的材料，一次一个切口。这是一个聪明的策略，可以找出应该削减的地方。”
研究人员开始创造一种嵌入电子设备的2D二硫化钼结构，就像半导体设备一样，可以拉伸但保持稳定。
实验科学家发现，一系列精心设计的精确切割将使这种原子级薄材料拉伸相当大的幅度，达到40%以上。但是，有很多可能的切口组合。那么，人工智能程序需要知道什么信息才能得到正确的组合呢？
为了给该计划提供一些初始数据——比如对长颈鹿的环境观察——Rajak进行了98，500次模拟，包括一至六次不同长度的切割，以确定拉伸性。
该团队在ALCF超级计算机Theta上制作了他们的模拟，并在几个月内完成。
“你可以让200个人每人每天做五次实验，持续一个月，收集不同伤口的数据，”小组成员Priya Vashishta指出。“这在材料和时间上都非常昂贵。但在这种情况下，模型相当好，产生的数据与实验数据非常相似。”
二硫化钼制成的原子级薄的kirigami的拉伸，它是用强化学习设计的，用分子动力学模拟的。鸣谢:Ken-ichi Nomura和Pankaj Rajak，南加州大学在该模型从较小数量的切口中学习了kirigami设计策略后，研究人员使用它创建了8个和10个切口，产生了大约10亿个可能的延伸和切口的组合。
“如果花几个月时间做98，500次模拟，你可以提高三个数量级，那就是一辈子，”Vashishta计算道。
但在没有任何额外训练数据的情况下，该模型能够自行创建10个超过40%拉伸率的切割结构。更令人惊讶的是，它只用了几秒钟就完成了。
“所以，它已经发现了我们从未告诉它去发现的东西，”Rajak说。“它以人类学习的方式学习一些东西，并用它的知识做一些不同的事情。”
到目前为止，这项工作已经作为测试运行，以确定创造这种材料的潜力。通过这种kirigami方法确定强度和柔韧性对于理解如何在磨损时会扭曲和拉伸50%以上的电子设备上打印至关重要。
在一项相关的研究中，该团队还使用强化学习来生长层或薄片，在其上应用了kirigami技术和电子技术。
为了使切割按预期进行，研究人员需要一种完美的2D材料。在这种情况下，二硫化钼。如果在实验室中进行，实验人员会通过一种叫做化学气相沉积的过程，将钼和硫的化合物粘附到基底或建筑砌块层上。
团队成员Aiichiro Nakano说:“它们实际上有旋钮，它们可以旋转来施加压力和温度，这是时间的函数。”“他们旋转这些旋钮，增加或减少一点这个或那个，以获得正确的温度和气压。”
如果做得不精确，薄片上的任何缺陷，如缺少原子或改变晶体结构，都可能完全改变电子产品的性能。
“就像kirigami切割一样，我们通过模拟来模拟这一过程，但这次使用强化学习来优化化学气相沉积时间表，”Nakano补充道。
上面提到的研究来自于2021年7月9日和7月12日分别发表在npj Computational Materials上的两篇文章:“2D材料可拉伸kirigami设计的自主强化学习代理”和“量子材料化学气相沉积合成的自主强化学习代理”
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