在材料科學領域，人工智能可以發揮多大的作用？北京時間7月2日晚，上海交通大學團隊領銜研發的成果登上《自然》雜誌，在人工智能設計熱輻射超材料領域取得原創突破：他們研發的逆向設計ai模型，能大批量生成熱輻射超材料的候選設計方案。經過「優中選優」，交大團隊在實驗室製備了4種ai模型設計的材料，它們在多種戶外場景實測中，展現出優異的自動降溫效果，有望應用於建築、服裝、消費電子等行業。
《自然》雜誌論文首頁截圖
上海交大材料科學與工程學院、金屬基複合材料全國重點實驗室、張江高等研究院教授周涵介紹，超材料是一類具有特殊性質的人造材料，不同於自然界已有材料，它們具備一些特別的性質。其中，具有熱輻射性能的超材料可以把多餘的熱量「打包」傳遞到外界，幫助物體自動降溫，在零能耗輻射冷卻、電子器件熱調控、人體熱管理等領域有重要的應用價值。
傳統的熱輻射超材料設計方法費時費力。微結構是超材料突破自然材料限制、具備特殊功能的核心，超材料的微結構設計與材料組分設計組合起來，有上百萬種可能性。材料科學家用傳統方法設計超材料，就像在迷宮裡摸黑找路，往往依賴於長期經驗和反覆試錯。
可否用人工智能設計熱輻射超材料，節省時間並提高質量？從2018年起，周涵課題組開始了這個方向的探索。
在國家自然科學基金委、上海市科委、上海交大2030計劃的支持下，課題組採用深度學習技術，用大數據訓練ai模型。周涵告訴記者，經過億萬年物競天擇，生物進化出了很多有超常光學和熱學特性的三維拓撲構型，可以通過熱輻射的方式進行自身體溫調控。受此啟發，交大團隊從生物三維拓撲構型中提煉出多種三維結構單元和空間排列方式，隨後建立了龐大的三維複雜結構數據集。利用這個數據集，他們訓練出一個ai模型。它能根據所需光譜特性快速、精準地生成相應超材料的多種設計方案，顛覆了傳統的試錯法，帶來了設計維度、速度和性能的全方位提升。
為驗證ai模型的實際效能，課題組經過篩選，在實驗室製備出這個模型設計的4種熱輻射超材料。在多種戶外場景實測中，這些超材料均展現出優異的自降溫效果。比如在晴朗的正午，寬波段超材料的下表面溫度比環境溫度降低5.9攝氏度；在多雲條件下，單波段選擇性超材料的降溫性能更顯著，下表面溫度比環境溫度降低4.6攝氏度；在城市建築群模擬環境中，單波段選擇性超材料的下表面溫度分別比寬帶超材料、商用白漆塗覆表面低2.5攝氏度和5.3攝氏度。將雙波段選擇性超材料塗覆在模型屋頂，其表面溫度比商用白漆塗覆表面低5.6攝氏度，比灰色塗料塗覆表面低21攝氏度，炙熱的屋頂會瞬間涼爽下來。
典型熱輻射需求的實驗驗證及戶外熱測試結果
這些結果充分展示了ai模型設計材料在建築節能、城市熱島效應緩解等方面的應用潛力，為未來打造「零能耗降溫」城市提供了創新解決方案。
《自然》審稿人對這項研究給予高度評價，認為它「標誌着機器學習驅動的超材料設計領域取得了重大進展，該研究紮實而全面的實驗結果令人信服，且具有重要影響」。
