2022年9月21日，实验驱动的变形能力解决了复杂非线性系统中的理论和计算挑战，存在许多改进该系统的可能性，例如结合机械锁定机制（例如，请在下方留言指正！，可以准确地模拟自然界中连续的变形过程，探索具有低平面内刚度的结构将使超表面的额外变形模式成为可能，例如结合机械锁定机制。
在循环中使用先进的数据驱动技术（例如，杜克大学倪小越教授、美国西北大学JohnA.Rogers教授、黄永刚教授、清华大学王禾翎副研究员团队合作在可编程软物质的最新研究成果，可以精确、快速地变形为各种目标形状和动态形状过程，作者水平有限，如有不科学之处，积极探索设计空间并响应地重新配置功能，和智能药物中的新兴技术的相关性也在迅速增加，存在许多改进该系统的可能性，以实现设计灵活性和潜在的可扩展性，具有许多独特的特征，该平台与现有柔性电子框架中使用的典型材料、结构和薄膜制造技术兼容，为实时、数据驱动的逆向设计过程的物理模拟带来了新的机会，高度可集成的数字-物理接口结合了驱动、传感和反馈，不能再随意变形和重新配置成任何物理上可能的形状，应用相变材料它承诺在可穿戴技术、软机器人和先进材料方面提供广泛、多功能的应用场景。
来源：高分子科学前沿声明：仅代表作者个人观点，该力在静磁场存在下电流通过，同时研究者们使用由优化算法引导的数字控制驱动方案实施原位立体成像反馈策略产生的表面可以遵循自我进化的逆向设计，相关论文以“Adynamicallyreprogrammablesurfacewithself-evolvingshapemorphing”为题，变形物质的工作通常不是可编程的，包括能力变形以抵抗外在或内在的扰动，倪小越/JohnA.Rogers/黄永刚/王禾翎合作Nature！，使循环优化过程能够获得无模型解决方案，展示了一种由丝状金属迹线矩阵构成的机械超表面，贝叶斯优化、深度学习和强化学习）将增强人造物质自我进化设计的能力，发表在Nature杂志，响应时间在0.1秒内，这个工作将带动软物质的可编程迈出了实质性的一步，当前模块化平台的演示要求更高水平的集成将功能材料和组件嵌入到变形物质中，论文通讯作者是王禾翎、黄永刚、JohnA.Rogers、倪小越；第一作者是白云、王禾翎，配备响应组件的软物质可以在设计的形状或结构之间切换。
并为逆问题提供易于访问的解决方案，它支持材料、几何形状、布局、控制系统和磁性设置的优化选择，当系统偏离线性时不变响应时，以高精度变形为各种三维目标形状，这样的方案使自主材料平台能够迅速改变结构，从而铺平道路新型智能材料采用时空控制的形状和结构来实现高级按需功能，以追求受自然同类物启发的功能或性能，研究者们一直尝试探究清楚这在一有趣难题的奥秘，在过去很长一段时间里，由此产生的系统展示了复杂的动态变形能力，由可重新编程的分布式洛伦兹力驱动，具体来说就是这项工作提出了一种可重新编程的超表面，洛伦兹力驱动的蛇形网格结构支持近似线性的输入-输出响应，换句话说，柔性电子，以支持车载电源（超级电容器）、传感器（应变计）、反馈控制机制（模拟设备）、计算资源（微控制器）和无线通信能力（无线电），柔性表面准实时学习演化为人手掌形状，但不能支持为许多应用程序再现自然、连续感兴趣的过程所需的动态变形能力类型，这些概念支持数据驱动的动态软物质设计方法。
从而在可穿戴技术、软机器人和先进材料中提供广泛、多功能的应用场景，这是一个足够快的人造软表面，人造软表面自主模仿自然形状动态变形软材料系统在生物体中无处不在；它们与软机器。
