具有可适应于不同环境条件的物理化学特性的构造材料体现了材料科学的破坏性新领域。在数字设计和制造方面的进步推动下，形状成晶格拓扑的材料可实现一定程度的定制，而无需提供散装材料。一个有前途的启发其设计的场所是自然的不规则微构造。然而，这种不规则性解锁的巨大设计可变性对于分析探测很具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用基于图的表示定期和不规则晶格材料的新计算方法。我们的方法使用传递算法的可区分消息来计算机械性能，因此允许使用替代衍生物自动分化，可以调整单个晶格元素的几何结构和局部属性，以实现具有所需属性的成型材料。我们进一步引入了图形神经网络替代模型，以大规模结构分析。该方法可推广到可表示为异质图的任何系统。关键字 - 超材料，晶格，逆设计，消息传递，图形神经网络，自动差异，替代梯度