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7月研究亮点：AI材料设计、海洋温度模型、父亲体味
探索华盛顿大学的最新研究：用于开发先进材料的新人工智能框架、对气候模型预测温度趋势能力的测试，以及父亲体味在婴儿大脑间同步中的作用。
来源:华盛顿大学新的设计流程加速先进材料的发现
将机械灵活性与高导热性或导电性相结合的柔性材料对于可穿戴设备、可拉伸电子产品和软机器人系统至关重要。为了识别具有这些特性的新型复合材料，研究人员通常会创建并测试许多不同的材料配方，这一过程可能耗时、昂贵并导致浪费。在《先进功能材料》最近发表的一项新研究中，华盛顿大学研究人员开发了一种新的“逆向设计框架”，该框架逆转了标准设计过程，以加速多功能材料的发现。该框架从特定应用（例如可穿戴电子产品）所需的材料特性开始，然后使用基于物理的建模和机器学习向后确定最佳材料成分。实验表明，与以前使用的材料相比，该框架确定的材料的导热率提高了约 60%，同时材料成本降低了约 10%。
欲了解更多信息，请联系华盛顿大学机械工程系助理教授、资深作者 Mohammad Malakooti。
其他合著者包括 Lijun Zhou、Yunsik Ohm、Ren-Mian Chin、Olivia Kerr 和 Krithika Manohar。
气候模型在一项绘制热带海洋温度随时间变化的威斯康星大学新研究中获得了信任票
欲了解更多信息，请联系资深作者 Matt Luongo，他是威斯康星大学气候、海洋和生态系统合作研究所和海洋学学院的博士后研究员，邮箱为 mluongo@uw.edu。
华盛顿大学的另一位合著者是 Kyle Armour。论文中包含了合著者的完整列表。
父亲的体味增强了婴儿的大脑与大脑的同步性
欲了解更多信息，请联系威斯康星大学学习与脑科学研究所的合著者兼研究科学家 Yaara Endevelt-Shapira。
其他合著者是 Linoy Schwartz 和 Ruth Feldman。