微結構複合材料，是透過在空間中排列混合韌性及剛性材料，使其同時具耐用性和強度，經常運用在車體材料和各式零組件。過去在尋找這類型的複合結構相當耗時，需要經過反覆設計、製造及實驗。近期來自麻省理工學院電腦暨人工智慧實驗室 (CSAIL) 教授 Wojciech Matusik 及研究生 Beichen Li 組成團隊，開發了一套結合物理實驗、物理模擬及神經網路的系統。透過 AI 預測和模擬技術，減少實際需要進行物理實驗的次數。將原先需花費近月的開發流程，縮短到只需數天到數週。而這項融合物理及模擬的技術，在不同工程領域也能有所應用，如高分子化學、流體動力學、氣象學、機器人學。目前這項研究由巴斯夫歐洲公司 (BASF) 所資助，團隊未來希望能提升系統穩定性，並將整套流程從模擬、製造到測試全面自動化。

撰寫：葉展維 (2024 經理人 – 國立中央大學資訊電機學院不分系學士班)

指導：陳昱融 (2014 Epoch School 校友)