超材料是人工设计的材料，能够精确调控电磁波。机械超材料在航空航天等领域展现出潜力，其性能依赖于微观结构。研究团队提出UNIMATE模型，统一处理拓扑、密度和力学性能，提高设计效率和准确性，为智能材料的发现提供新方法。
机械神经网络（MNN）受神经科学启发，利用原位反向传播算法实现自主学习。密歇根大学的研究表明，MNN能够在不同环境中学习并具备可再训练性，能够在损坏后恢复功能。这项研究为材料科学和机械工程开辟了新机遇，未来有望推动智能材料和自主机器的发展。
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