人工智能与材料科学工程的融合，已成为当前科研界最具活力与变革性的前沿领域之一。通过运用机器学习、深度学习及数据驱动建模等人工智能技术，科研人员能够以前所未有的效率加速材料研发进程、优化材料性能并实现精准的性能预测。本期专访，我们有幸邀请到 Journal of Functional Biomaterials 编委Pedro Morouço博士，他分享了自己的研究方向以及与MDPI的合作感受，并就人工智能对材料科学与工程领域的影响表达了自己的见解。

学者介绍

Pedro Morouço博士

莱里亚理工学院，莱里亚，葡萄牙

研究方向：运动与健康、人工智能、机器学习、技术应用。

访谈内容

Q.能否请您简要介绍一下自己及当前研究方向？

我是一名专注于人体运动科学、生物力学与再生医学交叉领域的研究者，目前负责公共卫生领域的相关管理与创新工作，并兼任教学与期刊编辑工作。我的研究主要围绕两个方向：其一，通过可穿戴传感技术与先进分析手段，探究人体在真实场景 (从运动竞技表现到日常活动功能) 中如何产生与传递力量；其二，将上述研究发现转化为智能化干预方案 (涵盖数字技术与材料科学)，例如运用3D/4D打印技术开发功能梯度生物材料，以提升人体机能、协助机体康复并支持健康老龄化。我所在的课题组致力于将实验生物力学、信号处理、人工智能/机器学习与组织工程理念相融合，研发兼具实验严谨性与实用价值的解决方案。

Q.您在科研中遇到的最大挑战是什么？

我面临的最大的挑战是如何将严谨规范的实验室研究成果与复杂的现实应用有效结合。在研究中，现场数据普遍受噪声干扰且异质性较高，而在关键的特殊案例中，数据又常常不足。此外，推动不同领域专家 (临床医生、教练、工程师、数据科学家) 就统一的实验方案、质量标准和研究目标达成共识，也绝非易事。针对上述问题，我采取了三项应对策略：(1) 组建真正意义上的跨学科研究团队；(2) 以实际应用为导向设计研究方案 (建立稳健的传感器数据流程、制定校准与不确定性报告规范、设定实用化的评估指标)；(3) 坚持研究方法与数据规范管理的透明化，确保研究成果能够被其他研究者复现与拓展。

Q.在您看来，人工智能与材料科学工程融合的关键优势是什么？人工智能对您的研究有何影响？

人工智能将需数十年的试错过程，转化为可操作的探索路径。其核心优势主要体现为：

大规模结构-性能关联学习：模型能够学习成分-微观结构-宏观构型与材料性能 (力学性能、传输性能、降解性能) 之间的映射关系，从而减少实验成本，加速候选材料的筛选进程；

逆向设计与多目标优化：针对既定的目标性能 (如刚度、韧性、渗透率、生物活性)，人工智能可生成能够平衡各项制约条件的候选微观构型方案或打印参数方案；

表征过程自动化：计算机视觉技术与基础模型的应用，可显著提升显微镜观测与显微计算机断层扫描 (µCT) 的图像分割、缺陷检测及特征提取效率，使数据流转更加快速、稳定。

于我个人的研究工作而言，人工智能已成为连接生物力学与生物材料领域的“纽带”。基于可穿戴传感器与影像学技术获取的数据，可构建组织器官的数字孪生体；进而借助代理模型，筛选出最适配预期载荷、愈合进程或运动员个性化运动模式的支架设计方案。在针对晶格密度、孔隙几何形状、打印路径等参数进行调控，以实现强度、柔顺性、营养物质扩散能力等多目标性能平衡的过程中，人工智能技术可将迭代周期从数周缩短至数天。

Q.展望未来十年，您认为人工智能将推动材料科学与工程领域出现哪些发展机遇与潜在突破？

我认为，未来十年该领域或将涌现出以下机遇与突破：

生物材料自主实验平台：将机器人技术与主动学习算法相结合的闭环实验平台，可自主完成候选材料的合成、测试与优化工作，大幅缩短材料研发周期；

物理信息嵌入与多尺度人工智能模型：融合机理仿真与机器学习技术的混合模型，将提升模型的外推能力与可信度。届时，分子化学特性、材料微观结构、宏观功能与体内生物学表现之间的关联有望实现更精准的对接；

四维、响应型及“个性化定制”材料：基于患者专属数字孪生体设计的支架材料，可响应机体动态力学与生化信号的变化，实现刚度的阶段式调控、降解过程的精准控制，以及组织再生修复的定向引导；

面向可持续性与安全性的设计理念：人工智能技术将助力减少关键原材料的消耗量、降低废弃物产生，并实现毒性风险的早期预警，使技术创新与监管要求及环境、社会和治理 (ESG) 标准相契合。

数据标准体系与模型治理体系：通过建立统一本体论、基准数据集及不确定性报告规范，人工智能将在受监管应用场景中从“前景可期”迈向“质量可溯”，为其临床级应用开辟道路。

Q.作为 Journal of Functional Biomaterials 的编委，能否分享您与MDPI的合作感受？

我与MDPI的合作经历十分愉快。首先期刊编辑流程高效且透明，这一点深受广大作者认可；其次，开放获取出版模式确保了研究成果的即时传播；与此同时，期刊精心组织策划的特刊，能够有效凝聚特定领域的研究学者。此外，我发现期刊在稿件筛选、伦理审查及数据可及性要求等方面始终在持续完善。

目前，我正致力于推进两项工作：(1) 扩充并更新期刊审稿团队，以确保在快速发展的各细分研究领域中，审稿工作始终具备足够的专业深度；(2) 完善研究可重复性标准，包括代码/数据存储、报告清单、更清晰的统计严谨性指导。总体而言，Journal of Functional Biomaterials 期刊为生物材料领域的跨学科研究提供了优质的学术交流平台，且是一个善于倾听学界声音的期刊。

最后，衷心感谢Pedro Morouço博士接受编辑部的采访，我们期待未来与Pedro Morouço博士携手探索人工智能与材料科学工程领域的前沿进展，共同构建跨学科研究的优质交流平台。

 JFB 期刊介绍

主编：Pankaj Vadgama, Queen Mary University of London, UK

期刊主要发表生物材料相关的高水平学术文章，重点关注生物材料在医学中的应用。期刊涵盖化学、医学、药理学、工程学和生物学等研究领域。目前设有8个栏目，分别关注生物材料在牙科、骨科、组织工程、再生药物、药物输送和释放、癌症治疗、健康检测等方面的应用。

2024 Impact Factor：5.2

2024 CiteScore：6.8

Time to First Decision：15.9 Days

Acceptance to Publication：3.4 Days