上海交大AI模型突破超材料设计极限
在航空航天、通信、能源等领域，如何处理多余的热量是业界需要攻克的关键问题之一。而上海交大的一项最新发现，可借助人工智能（AI）让超材料设计突破“天花板”。
7月3日下午，在上海交通大学吕志和科学园，周涵教授介绍了团队前一天晚刊于《Nature》上的最新成果，团队在人工智能（AI）热辐射超材料领域取得重大原创突破，构建了一个热辐射超材料逆向设计AI模型，能大批量生成热辐射超材料候选设计方案，并从里面“优中选优”。
超材料是一类具有特殊性质的人造材料，穿上这种材料制作的“外衣”就像穿了一件降温神器，在零能耗辐射冷却、电子器件热调控、人体热管理等领域具有重要应用。传统设计方法费时费力，科学家们一直在探索新的设计方法。
周涵介绍，这一AI模型不仅能“发明”新材料，还能挑选出更适合大规模使用、成本更低的超材料。以双波段选择性超材料为例，该材料制备简单，可直接应用在常见物体的表面，就像给物体用上了防晒降温霜。此外，这种材料成本低、应用形式灵活，将在各个领域大显身手。
而这个想法最初诞生于2018年，此后，团队提取出30多种基础结构单元，开发了模型，为AI“喂”进足够的学习资料。
当算法确定后，通过数据积累获得了5万组数据样本，筛选出1500组优选方案，并最终选出四种典型材料进行了实验验证。验证结果显示，这些AI生成的材料不仅在性能上接近理论极限，而且能够适配不同应用场景。
“这1500组数据性能指标接近于极限性能了，我们为了验证机器学习算法的准确性，以及制备应用的可行性，最终从1500组模型里选出了典型的4种材料进行了制备。”她告诉第一财经记者。
上述提到的4种针对特定应用的热辐射超材料，包括宽带热辐射超材料等。实际应用形式也涵盖了柔性薄膜、涂料、贴片等多种形式。他们在多种户外场景实测中，AI模型所设计的热辐射超材料均展现出优异的自降温效果。
谈及该成果对材料产业的意义，周涵解释，用AI未来可能会有一个井喷，出来的这些材料它的结构、机理都是以前从来没有被报道过的。所以一方面AI给材料的应用带来了新的机会，另外也给专门研究物理机理方面提供了探索的空间。
Nature审稿人对该项研究评价：“研究展示了关于利用机器学习设计与验证宽带超材料的杰出研究。”
除了周涵团队，本次成果团队还包括张荻院士团队等。周涵教授、张荻院士等为论文共同通讯作者；肖诚禹为论文第一作者；上海交通大学为论文第一完成单位。
（文章来源：第一财经）
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