在下一代聚合物纳米复合材料的研发中，如何同时实现高强度、高韧性和多功能性，长期以来一直是困扰科学界的核心挑战。传统的“试错法”和实验设计（DoE）策略在面对由组分、界面结构和加工参数构成的高维度设计空间时，显得力不从心。刚性二维填料（如石墨烯、MXene）的引入虽能显著提升材料的刚度和强度，却往往以牺牲其延展性、界面稳定性与长期可靠性为代价，导致材料陷入“顾此失彼”的困境。特别是在追求可持续性、结构适应性与多功能集成的生物基或软基质体系中，这一矛盾尤为突出。

近日，新加坡国立大学何超斌教授、太原理工大学张杰教授、中国海洋大学靳凯副教授、新加坡科技研究局Chen Xianfeng博士等合作，提出了一种机器学习辅助的生物界面设计框架，成功解决了这一长期存在的“结构-功能冲突”。该研究通过将高斯过程代理模型、帕累托集学习（PSL）与主动学习（AL）相结合，在不到60次实验的迭代内，便实现了相较于传统方法74%-85%的实验次数、项目周期和成本的缩减，极大地加速了高性能多功能纳米复合材料的发现与设计流程。相关论文以“Machine Learning–Assisted Bio-Interfacial Engineering Resolves Structural–Functional Conflicts in Nanocomposites”为题，发表在Advanced Materials上。

研究团队首先构建了一种创新的生物辅助纳米片钉扎界面。他们利用裂褶菌（Schizophyllum commune）的菌丝网络，将聚乙二醇插层的石墨烯纳米片物理锚定在动态演变的纤维支架中，形成了一种“钉扎-桥接”的拓扑结构。显微表征与红外光谱分析证实，菌丝引导的自组装过程在无需化学交联剂或热固化的条件下，便构建出了具有多尺度缠结、氢键网络和机械互锁特征的界面结构，为后续的多功能化奠定了结构基础。

图1 生物辅助构建纳米片-聚合物界面。真菌菌丝引导界面结构化的示意图。在含有聚乙二醇插层石墨烯纳米片和聚乙烯醇的富营养聚合物溶液中，接种的菌丝增殖并与聚合物链和纳米片相互缠绕。这种生长驱动的重构形成空间限域和多尺度缠结，构建出钉扎-桥接的界面拓扑结构。所得的生物杂化网络经收获和干燥后形成坚固的纳米复合材料。 

基于这一生物界面设计，团队引入了机器学习驱动的多目标优化流程。他们首先利用30组代表性配方（涵盖聚合物含量、石墨烯浓度和菌丝生长时间）训练了高斯过程模型，该模型在强度、韧性和抗磁悬浮高度的预测上均表现出良好的校准度。随后，通过帕累托集学习（PSL）模型，研究团队能够将用户定义的性能偏好向量（如偏向强度-韧性或偏向悬浮高度）连续映射到材料配方与加工条件上，而非仅仅输出离散的最优解，这为根据应用需求灵活定制材料性能提供了直观的导航地图。

图2 传统试错设计与机器学习引导的多目标优化对比。（a）传统的试错法和实验设计依赖于对配方和加工条件的穷举和均匀采样。即使对于三变量系统，这些策略通常也需要数百次实验，通常每次只改变一个因素。这类传统方法测试了许多远离最优区域的组成，产出有限的可操作见解。在菌丝基复合材料中，每次实验需要数天的生长和密集加工，这种低效变得不可接受，且无法捕捉强度、韧性和悬浮性能之间的非线性、多目标权衡。（b）基于机器学习框架集成了高斯过程回归、偏好引导的帕累托集学习和主动学习，以高效探索设计空间。该模型不是均匀扫描所有组合，而是基于性能偏好向量生成候选配方，并迭代选择信息丰富、高价值的解。这种引导搜索显著减少了实验负担，加速了向高性能区域的收敛，从而能够快速识别传统方法无法企及的最优配方。 

为了进一步逼近真实的性能边界，研究团队启动了主动学习（AL）迭代。经过四轮主动学习，候选配方的性能边界持续扩张，最终收敛于一个高性能帕累托区域，实现了强度高于58兆帕、韧性大于6兆焦耳每立方米、悬浮高度超过0.14毫米的卓越性能组合。超体积指标（HVI）分析显示，首轮主动学习后性能提升高达22.09%，随后逐渐趋于平缓，验证了该框架在四轮迭代内即可高效捕获最优设计空间的能力。夏普利值（SHAP）分析进一步揭示，石墨烯是影响力学性能的主导因素，而菌丝生长时长则是决定性能波动的关键工艺参数。

图3 机器学习引导的多目标优化结果。（a）四轮主动学习迭代中候选解的演化，显示出向高强度、高韧性和高悬浮高度的逐步收敛。（b）经过四轮主动学习后，帕累托最优解在组成空间中的分布，包括聚乙烯醇含量、石墨烯比例和培养时间。（c）预测性能空间中帕累托前沿的二维投影，颜色表示悬浮高度。（d）由帕累托集学习结合主动学习生成的帕累托前沿，与初始预测相比覆盖范围显著扩大。（e）沙普利加性解释分析显示组成和工艺变量对强度、韧性和悬浮高度的相对贡献。（f）在用户定义偏好向量引导下，从帕累托前沿不同区域选择的三组代表性配方，其性能指标以雷达图形式展示，表明性能特征可根据设计优先级进行定制。 

在实验验证阶段，团队依据机器学习模型预测，合成了平衡型、力学偏好型和悬浮偏好型三种代表性样品。拉伸测试结果显示，三种样品分别呈现了与设计目标高度吻合的力学行为，其中平衡型样品实现了63.5兆帕的强度和14.5%的断裂伸长率，成功突破了传统生物基复合材料强度与韧性不可兼得的瓶颈。在阿什比（Ashby）图中，这些菌丝-石墨烯复合材料（MGCs）占据了一个全新的高性能区域，不仅超越了传统的菌丝复合材料、植物细胞复合材料和生物塑料，也优于许多已报道的石墨烯增强聚合物复合材料。

通过聚焦离子束透射电镜（FIB-TEM）、分子动力学模拟和原位拉伸扫描电镜等表征手段，研究团队揭示了材料优异性能的微观机制。图像显示，菌丝与石墨烯纳米片形成了分层缠绕的“钉扎-桥接”界面。在拉伸载荷下，石墨烯纳米片发生可逆滑动，聚合物-菌丝网络发生解缠结，同时裂纹发生偏转和桥接，这些动态的能量耗散机制共同作用，有效缓解了应力集中，避免了灾难性失效，从而实现了强度和韧性的协同提升。

图4 菌丝-石墨烯复合材料的力学验证与界面机理。（a）三种从预测帕累托前沿不同区域选择的MGC配方的应力-应变曲线：平衡型（蓝色）、强韧优先型（红色）和悬浮优先型（橙色）。每种配方对应帕累托集学习模型导出的特定偏好向量。（b）三种代表性样品的拉伸强度与韧性对比。（c）阿什比图将MGCs的比强度和比韧性与代表性生物基复合材料（包括菌丝、蛋白质、植物细胞、螺旋藻和混合生物塑料）进行对比。MGCs占据了一个在两个指标上同时提升的独特区域，突显其力学效率。（d）聚焦离子束透射电镜图像显示石墨烯纳米片与真菌菌丝之间形成了分级缠结、钉扎-桥接的界面。（e）分子动力学模拟显示聚乙烯醇-菌丝界面内应变诱导的解缠与石墨烯滑移。（f）MGCs的原位拉伸扫描电镜表征。实时变形揭示了在载荷作用下石墨烯拔出、聚合物-菌丝原纤化和渐进式界面脱粘。这些特征直接验证了负责所观察到的强化和增韧行为的动态纳米片钉扎滑移机制。（g）在0%和12%应变下的二维小角X射线散射图样，显示变形后各向异性增强。（h）对应的一维小角X射线散射强度曲线，拉伸后低散射矢量区域散射增强，表明纳米尺度结构重排。 

除了卓越的力学性能，这种复合材料还展现出独特的抗磁悬浮功能。由于所有组分（PVA、菌丝、石墨烯）均具有负磁化率，MGCs可以在钕铁硼（NdFeB）磁阵列上方稳定悬浮。μCT三维重构图像显示，材料内部形成了水平堆叠的层状各向异性结构，这种结构将石墨烯富集区域靠近磁体表面，增强了垂直磁斥力，从而实现了稳定的体相悬浮。通过调整配方偏好，悬浮高度可从0.13毫米调节至0.16毫米，展示了性能的可编程性。

基于其优异的磁学与光热响应，研究团队进一步展示了MGCs作为可编程无接触微型机器人的潜力。通过激光局部加热来削弱材料在磁场中的受力平衡，并结合可编程的磁铁阵列，他们成功实现了对MGCs薄片的悬浮、平移和转向的精确控制。与商用热解石墨片（PGS）相比，这种新型复合材料在保持竞争性悬浮性能的同时，展现出了更优异的柔韧性、可加工性、可持续性和结构协同性。

图5 MGCs的磁悬浮与可编程运动。（a）平衡型MGC板在永磁阵列上方悬浮的光学照片。悬浮高度定义为磁体表面与MGC底面之间的垂直气隙，使用激光距离传感器测量。（b）三种通过帕累托引导设计策略优化的MGC组悬浮高度的小提琴图。悬浮导向配方达到最高悬浮高度，证实了功能性能的可调性。（c）磁标量势场的有限元模拟，显示产生垂直斥力的四峰约束场。（d）模拟的二维截面场分布，矢量箭头表示作用在悬浮MGC板上的向上抗磁力。（e）3 mm板悬浮力与距离的模拟关系，指示与重力平衡的平衡位置。（f）不同尺寸方形板（厚度约0.6 mm）悬浮高度的模拟与实验测量对比。圆圈大小表示误差范围。（g）复合材料中偶极子排列示意图：石墨烯纳米片和菌丝区域形成偶极响应网络，与外部磁场相互作用，产生向上的抗磁力。（h）MGCs的X射线显微断层扫描重建，显示具有互锁菌丝-石墨烯区域的各向异性层状结构。（i）可编程磁阵列上激光诱导驱动的示意图。局部激光照射引发MGC板的悬浮运动，而在相邻磁体之间引入间隙可重构磁场分布为约束势阱。光热驱动与各向异性磁约束的耦合实现了可编程轨迹控制。（j）局部激光照射下MGC板在磁阵列上的悬浮和引导平移的时序光学图像。（k）激光照射下MGC驱动器的代表性轨迹，展示可控位移和转向。照射位置定义起始点，而间隙调制的磁场模式引导平移和转弯行为。（l）MGCs与商用热解石墨片的多功能性能雷达图。归一化指标对磁悬浮、柔韧性、可加工性、功能集成性、可持续性和结构协同性进行基准测试。PGS因其各向异性电子结构表现出强悬浮性，但柔韧性、可加工性和可持续性有限。相比之下，MGCs展现出均衡的多功能特性，以及源自生物辅助界面的优异适应性和结构协同性。 

最后，研究团队验证了该生物界面设计策略的普适性。他们将这一方法成功拓展至MXene纳米片体系，制备出的菌丝-MXene复合材料（MMCs）同样表现出约60兆帕的强度和约6.5兆焦耳每立方米的韧性，并在8-18吉赫兹频段实现了58-62分贝的优异电磁干扰屏蔽效能。这证明了该策略是一种超越材料特异性、可推广至多种二维纳米材料的通用设计范式。

图6 生物界面构建策略的普适性验证。（a）传统共混聚乙烯醇-聚乙二醇-MXene复合材料与菌丝-MXene复合材料的应力-应变曲线，表明生物组装产生物理共混中不存在的增强结构。（b）拉伸强度与韧性的定量比较，显示MMCs同时实现了高强高韧，从而规避了经典的强度-韧性权衡。（c）MMCs、聚乙烯醇-聚乙二醇-MXene复合材料和未添加MXene的菌丝-聚乙烯醇复合材料在8-18 GHz范围内的电磁干扰屏蔽效能。MMCs表现出优异的结构韧性和电磁干扰衰减，证实生物界面策略可推广至石墨烯以外的其他类二维纳米材料。

综上所述，这项研究不仅通过机器学习与生物界面工程的巧妙结合，成功解决了纳米复合材料中强度、韧性与多功能性难以兼得的长期挑战，更为可持续、高性能多功能材料的加速发现与设计开辟了一条可扩展、可推广的全新路径。该框架所展示的数据高效性、设计灵活性与材料普适性，有望推动下一代结构、能源和电子系统的创新发展。

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