内卷时代？频登各大顶刊的顶尖思路，超材料突破性进展来袭！

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以数据为载体的计算机革命为弹性波超材料设计带来了前所未有的创新方法。通过建立函数替代模型，基于人工神经网络架构的深度学习算法在超材料设计过程中展现出了显著的快速性与准确性，成功弥补了传统设计方法（如试错法、与数值分析结合的优化算法等）的不足。 由于超材料特征参数与其性质（如带隙、能带曲线、传递系数等）存在映射规律，无论这个规律有多复杂，深度学习模型都可以模拟。所以，一般而言，只要提供足够的数据，并构建合理的深度学习模型，超材料的前向预测就能够实现。基于深度学习的超材料参数设计方法也已经取得了较大的发展，出现了如MLP、MLP+GA和TNN等优秀的模型，并且大量研究成果表明了这几类模型的高效性。此外，拓扑设计具有设计域广的优势，但是由于拓扑构型的高维性和离散性，超材料拓扑设计的 ………………………………