科技日報記者 張夢然
《自然》雜志6日發表的一篇封面文章報道了一種由人工智能（AI）模型輔助設計的超黏水凝膠。這種膠以自然界存在的黏附蛋白為靈感，能修補水管漏洞并在水下黏住物體，具有一系列潛在應用。
要設計出在潮濕環境中具有黏附力的物質有一定難度。雖然AI驅動的方法能設計硬材料，但軟材料更加復雜。超黏化合物的設計難度尤其大，因為讓材料變軟的性能，常與增加黏附力的性能相反。不過，細菌和軟體動物這類有機體能產生天然的黏附蛋白，為設計新型超黏化合物提供了靈感。
日本北海道大學研究人員此次用一個包含24707種黏附蛋白的數據庫，先開發了一個蛋白質數據挖掘工具，以指導180種新型水下黏合劑的設計與合成。他們隨后檢測了這些黏合劑的強度，建立了訓練機器學習工具的數據庫，并利用這些結果指導另一輪機器學習驅動的設計，得到了強大的水下黏合劑。
有趣的是，其中一款名為R1-max的水凝膠，能將一只橡皮鴨黏在海邊的巖石上，在海浪擊打下仍能保持黏性并抵御潮水沖擊。另一種水凝膠R2-max能作為補丁，在注滿水的管道上封住一個直徑20毫米的洞，而且這種補丁的防漏作用能維持5個月以上。
“這類能與不規則和潮濕表面強效黏合的超黏水凝膠，將對多種生物醫學應用具有顛覆性，包括假體涂層和可穿戴生物傳感器。”在一篇同時發表的新聞與觀點文章中，意大利米蘭比可卡大學科學家這樣評價，這一成果設計目標為多用途，“有望應用于其他類型的功能性柔性材料”。
總編輯圈點
這種超黏膠技術，其真正的突破不在于模仿自然，而在于超越自然的應用潛力。這類能在潮濕環境中穩定黏附的能力，或將徹底改變可穿戴設備與植入式器械的發展路徑。譬如在生物醫學領域，它能實現假體材料與人體組織的牢固整合，提升使用者生活質量；它作為生物傳感器的貼合層，還能確保長期、穩定地采集生理信號，為遠程醫療和慢性病管理提供可靠支持。而在民用工程方面，它無需排水即可修復管道漏洞的特性，大幅降低了維護成本與資源浪費；甚至，它還能用于生物保護領域，固定那些嚴重受損的珊瑚。可以預見，AI驅動的材料設計范式，正在從“發現”轉向“創造”。
