微流控芯片设计从经验试错迈向“智能化生成”。

　　 微流控芯片智能设计与粒子的高精度时空操控示意图。大连理工大学供图

　　 传统微流控芯片设计高度依赖于人工经验与数值仿真，而把粒子运动的时空精准操控需求转化为芯片的结构设计，更是非直观的不适定逆问题。

　　 本工作中，团队攻克微流控系统中粒子时空调控的核心难题，创新性地提出微流控与深度学习融合的模块化设计策略，通过智能设计芯片结构，实现粒子的按需精准运动。研究以模块化结构承载复杂性，深度学习压缩计算成本为核心技术，通过五大核心技术环节落地实施，构建了复杂网络模块化-深度学习局部预测-多模块重构全局连续-智能化芯片设计的完整技术路径，实现三大实质性突破：效率的量级提升，大规模模块集成能在秒级时间内完成；控制精度的显著提高，粒子运动的时间误差低于0.031秒，出口预测准确率超过96%；设计模式的转变，以目标行为为驱动，实现从功能需求到芯片蓝图的智能映射。

　　 该研究突破传统设计范式，让微流控芯片设计从经验试错迈向智能化生成，是微流控技术向高效率、高性能、低成本、数智化应用的跨越。（来源：中国科学报 孙丹宁）

　　

相关论文信息：https://doi.org/10.1039/D5LC01185J

　　
作者：李红霞等 来源：《芯片实验室》