上海交大团队突破热辐射超材料设计，AI助力快速生成降温方案

在现代科技日益发展的背景下，热辐射超材料因其独特的温控能力而备受关注。这些人造材料能够有效调节物体温度，将多余热量“打包”并高效地传递到外界，帮助物体实现自动降温，具有广泛的应用潜力，如在建筑节能、电子器件热管理和医疗等领域。传统的热辐射超材料设计方法耗时耗力，常常依赖于经验和试错，缺乏高效且系统化的设计流程。

日前，上海交通大学的研究团队在热辐射超材料设计领域取得了重大突破，成功构建了一种基于人工智能（AI）的逆向设计模型。这一模型能够快速生成大量符合要求的热辐射超材料设计方案，从而显著提升了设计效率，并为研究人员提供了丰富的候选选择。这项创新研究已经在《自然》杂志上发表，标志着超材料设计领域的一个重要进展。

超材料是一种通过人工设计的材料，具有在自然界中不存在的特殊物理性质。热辐射则是自然界中能量传递的一种基本方式，例如，阳光通过热辐射传递能量，使我们感受到温暖。热辐射超材料通过向外释放热量，实现温度的智能调控，使用这些材料制作的“外衣”就仿佛为物体披上了“降温神器”。在无能耗辐射冷却、建筑物热管理等应用中，热辐射超材料则展现出极大的潜力。

这类超材料的设计往往面临极大的挑战。根据研究小组负责人周涵教授的描述，超材料的微结构设计是实现其特殊功能的关键，但由于微结构的组合方式多达数百万种，缺乏一个通用且自动化的设计方法，导致设计过程耽误了大量时间与资源。传统的材料设计常常依赖经验积累，缺乏系统化方法。

研究团队从自然界的生物体中汲取灵感，提取出多种具有独特光学和热学特性的三维拓扑结构。例如，某种生活在火山口附近的天牛，其体表特有的微结构使其能有效反射光和红外光，从而适应高温环境。研究团队运用“三平面建模法”，成功构建出包含超过1500种热辐射超材料的数据库，AI模型则负责从中快速筛选最优设计方案。

这项技术的运用使得材料的结构配置与成分的选择不再依赖于人工经验，而是通过训练的AI自动实现。特定光谱特性要求的输入后，系统可调动数据库丰富的资源，快速生成多种超材料设计方案。这极大地提高了材料设计的速度和准确性，使得研究人员能够聚焦在材料性能的优化上。

为验证AI设计的实际效果，研究团队进行了大量实验，测试了由AI设计的四种特定应用的热辐射超材料。测试结果表明，新型超材料在不同环境条件下均展现出优越的降温性能。譬如，在晴空下，宽带超材料的表面温度可较周围环境降低5.9℃，在云层影响下的单波段超材料甚至降低了4.6℃。双波段选择性超材料在建筑屋顶上的应用效果尤为突出，其表面温度相比普通白漆低了5.6℃，对于一定规模的建筑材料而言，这一降温效果能够显著节省能源消耗。

这些研究成果不仅为建筑节能和缓解城市热岛效应提供了合理的解决方案，同时为“零能耗降温”城市的构建提供了新的思路。作为一项前沿科技，AI驱动的材料设计模式为未来材料科学开辟了新的章程，受到了科研界的广泛关注。正如《自然》杂志的审稿人所说，这一研究不仅展现了机器学习在超材料设计中的潜力，更为相关领域提供了重要的实验性支持。

未来，随着AI技术的进一步发展与应用，热辐射超材料的设计将可能进入新的突破阶段。无论是建筑行业、电子产品还是其他需要温控的领域，这项创新都将推动应用的多样化与效率提升。上海交通大学团队的努力为超材料的未来发展注入了新的活力，也为我们构建更环保、更可持续的生活环境描绘了美好的蓝图。