上海交大突破性AI研究：热辐射超材料逆向设计登上《自然》杂志

上海交通大学材料科学与工程学院周涵教授团队近日在《自然》杂志发表了一项突破性研究成果，通过人工智能技术实现了热辐射超材料的逆向设计与批量生成。该成果标志着材料科学领域传统经验主义设计模式被颠覆，为建筑节能、电子器件热管理等应用提供了全新解决方案。

研究团队首创的“三平面建模法”从生物体三维拓扑构型中提炼出多种结构单元，构建了包含57110组数据的“材料-超构模型-光谱性能”数据库。基于此训练的AI模型可在1秒内生成2000种设计方案，相较传统方法将设计周期从“天文数字级”缩短至3个月完成5万组数据筛选。实验验证阶段，团队制备的4种AI设计材料在户外实测中均展现出优异的辐射冷却性能，其中部分材料在太阳直射环境下实现低于环境温度8℃的自动降温效果。

这种具有特殊热辐射性能的人造材料，其微结构设计与组分组合存在上百万种可能性。传统设计如同“在迷宫中摸黑找路”，而AI模型通过深度学习实现了三维复杂结构的精准描述与性能预测。该技术已展示出在零能耗建筑涂层、航天器热控系统等领域的应用潜力，相关成果于北京时间7月2日深夜正式发表于《自然》杂志，由金属基复合材料全国重点实验室、张江高等研究院未来材料创制中心等多个团队协作完成。

研究团队特别指出，该AI设计平台具有开放式架构特征，未来可通过扩展数据库进一步覆盖更广泛的光学与热学性能需求。目前已有消费电子企业与研究机构就技术转化展开接洽，预计首款商业化产品将在两年内面世。