麻省理工学院的科学家们利用深度学习开发了一种技术，通过表面观察来确定材料的内部结构。这种基于人工智能的方法为各学科的材料检测提供了一种成本较低的非侵入性替代方法，甚至在材料未被完全理解的情况下也适用。这种方法可以彻底改变从飞机检查到医疗诊断的一切。

通常我们无法从封面上看完一本书，但是根据麻省理工学院的研究人员，你现在可能能够对各种材料做同样的检查，从飞机零件到医疗植入物。他们的新方法使工程师们能够仅仅通过观察材料表面的属性来弄清楚内部发生了什么。

该团队使用一种被称为深度学习的机器学习来比较关于材料的外部力场和相应的内部结构的大量模拟数据，并利用这些数据生成一个能够从表面数据对内部进行可靠预测的系统。

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该成果发表在《先进材料》杂志上，由博士生杨振泽和土木与环境工程教授Markus Buehler撰写的论文。

"这是工程中一个非常常见的问题，"Buehler解释说。"如果你有一块材料--也许是汽车上的一扇门或飞机上的一块--你想知道该材料的内部情况，你可能会通过拍摄图像和计算有多少变形来测量表面的应变情况。但你不能真正看清材料的内部。你唯一能做的是通过切割它，然后看里面，观察里面是否有任何形式的损坏。"

新方法的一个潜在应用是无损检测；例如，你不再需要打开一个金属管道就可以检测缺陷。

他说："使用X射线和其他技术也是可能的，但这些往往是昂贵的，需要笨重的设备。因此，我们所做的基本上是提出了一个问题： 我们能不能开发一种人工智能算法，可以看看表面发生了什么，我们可以很容易地使用显微镜或拍照看到，或者也许只是测量材料表面的东西，然后试图弄清楚内部实际发生了什么？这种内部信息可能包括材料中的任何损坏、裂缝或应力，或其内部微观结构的细节。"

他补充说，同样的问题也可以适用于生物组织。"那里是否有疾病，或者组织中的某种生长或变化？我们的目标是开发一个能够以完全无创的方式回答这类问题的系统。"

Buehler说，实现这一目标需要解决复杂的问题，包括"许多这样的问题有多种解决方案"这一事实。例如，许多不同的内部配置可能表现出相同的表面特性。为了处理这种模糊性，"我们创造了一些方法，可以给我们提供所有的可能性，所有的选择，基本上，可能会导致这种特定的[表面]情况。"

他们开发的技术涉及使用关于表面测量和与之相关的内部属性的大量数据训练一个人工智能模型。这不仅包括统一的材料，还包括不同材料组合的材料。"一些新的飞机是由复合材料制成的，所以它们有刻意的设计，有不同的阶段，"Buehler说。"当然，在生物学中也是如此，任何一种生物材料都是由多种成分组成的，它们具有非常不同的特性，比如在骨骼中，你有非常柔软的蛋白质，然后你有非常坚硬的矿物物质。"

这种技术甚至对那些复杂程度不完全了解的材料也有效。"对于复杂的生物组织，我们并不确切了解它的行为方式，但我们可以测量其行为。我们没有这方面的理论，但如果我们有足够的数据收集，我们可以训练模型。"

其开发的观察方法是广泛适用的。"它不仅仅局限于固体力学问题，还可以应用于不同的工程学科，如流体力学和其他类型。"Buehler补充说，它可以应用于确定各种属性，不仅仅是应力和应变，还有流体场或磁场，例如聚变反应堆内的磁场。它"非常通用，不仅适用于不同的材料，也适用于不同的学科"。

最初开始考虑这种方法时是在研究一种材料的数据时，他们所使用的部分图像是模糊的，研究人员想知道如何可能"填补"模糊区域的缺失数据的空白。"我们如何才能恢复这些缺失的信息？"进一步研究后，发现这通常会是一个普遍存在的问题的例子，被称为逆向问题，即试图恢复缺失的信息。

开发该方法涉及一个迭代过程，让模型进行初步预测，与有关材料的实际数据进行比较，然后进一步微调模型以匹配这些信息。由此产生的模型针对那些对材料有足够了解从而能够计算出真正的内部属性的情况进行了测试，新方法的预测与这些计算出的属性相吻合。

训练数据包括表面的图像，但也包括各种其他类型的表面属性测量，包括应力、电场和磁场。在许多情况下，研究人员根据对特定材料的基本结构的理解，使用模拟数据。而且，即使当一种新材料有许多未知的特性时，该方法仍然可以产生一个近似值，足以为工程师提供一个大方向的指导，即如何进行进一步测量。

作为如何应用这种方法的一个例子，Buehler指出，今天，飞机经常通过用昂贵的方法（如X射线）测试一些有代表性的区域来进行检查，因为测试整架飞机是不现实的。"这是一种不同的方法，你有一种成本更低的方法来收集数据并进行预测，"Buehler说。"从中你可以做出决定，你想去哪里看，也许会使用更昂贵的设备来测试。"

这种通过GitHub网站免费提供给任何人使用的方法将主要应用于实验室环境，例如测试用于软机器人应用的材料。

对于这类材料，他说："我们可以测量表面的东西，但我们不知道材料内部发生了什么，因为它是由水凝胶或蛋白质或生物材料制成的执行器，而且没有这方面的理论。因此，这是一个研究人员可以利用我们的技术对内部情况进行预测的领域，也许可以设计出更好的抓取器或更好的复合材料，"他补充说。