上海交大团队突破 AI 设计热辐射超材料，实现高效降温与节能

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近日，上海交通大学联合国际科研团队在人工智能辅助的热辐射超材料设计领域取得了突破性进展。这项由AI驱动的研究成果于北京时间7月3日发表在国际顶级学术期刊《自然》上，标志着热辐射调控技术迈入了智能化设计的新阶段。

该研究的核心在于构建了一种全新的逆向设计模型，利用人工智能技术实现对复杂三维结构和多种材料组合的高效建模与优化。传统热材料的设计方法往往依赖经验试错、周期长且难以满足多参数协同优化的需求，而新模型则打破了这一局限，能够快速生成数千种高性能候选方案，并从中筛选出最优解。

论文第一作者为上海交通大学材料学院及张江高等研究院博士研究生肖诚禹。通讯作者包括周涵教授、张荻院士、新加坡国立大学仇成伟院士以及美国得克萨斯大学奥斯汀分校郑跃兵教授。他们的研究成果不仅推动了光子学材料的发展，也为未来智能材料设计提供了全新范式。

研究团队创新性地融合了球体、圆柱体、脊状结构等32种三维基础单元，结合30种不同材料体系，提出了一套基于AI的逆向设计框架。通过“三平面建模法”，将原本复杂的三维结构简化为11个关键变量，首次实现了高维空间下的全局优化，极大提升了设计效率与性能表现。

实验结果显示，AI模型已成功生成超过1500种高性能热辐射超材料设计方案，涵盖了宽带、单波段及双波段选择性发射体等多种类型。这些材料在实际户外环境中展现出优异的降温效果，例如在晴朗天气下可实现最高5.9℃的温差，冷却功率达120W/m²，具备广阔的应用前景。

此外，在应对城市热岛效应方面，特定类型的热辐射材料表现出显著优势。例如，采用双波段选择性发射体的建筑屋顶表面温度比传统白漆涂覆低5.6°C，节能模拟显示其年节能潜力可达75 MJ/m²，综合成本优于现有商用产品。

值得一提的是，这种新型热辐射材料还可通过溶液法制备，适用于砖墙、金属、塑料和玻璃等多种基材，便于大规模推广和应用。无论是建筑节能、航天热控，还是零能耗冷却系统，这类材料都展现出了巨大的工程价值和产业转化潜力。

此次研究不仅为热辐射材料设计开辟了新路径，也展示了人工智能在材料科学领域的巨大潜能。未来，随着AI算法的不断进步和数据积累的丰富，更多高性能功能材料有望实现按需定制与自动化开发，为绿色能源和可持续发展提供坚实支撑。

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