本报讯（见习记者江庆龄）上海交通大学教授周涵团队、中国科学院院士张荻团队联合国外科研团队，构建了一个热辐射超材料逆向设计人工智能（AI）模型，让热辐射超材料的设计突破现有“菜式”的“上限”，能够大批量生成热辐射超材料候选设计方案，并“优中选优”。7月2日，相关研究成果发表于《自然》。
超材料是一类具有特殊性质的人造材料，广泛应用于成像、通信、能源、航空航天等领域。其中，具有热辐射性能的超材料可以把多余的热量“打包”传递到外界，穿上这种材料制作的“外衣”，就像有了一件“降温神器”，能够帮助物体自动降温。这类超材料在零能耗辐射冷却、电子器件热调控、人体热管理等领域具有重要应用。
微结构是超材料突破自然材料限制、具备特殊功能的关键。然而，超材料的微结构及材料组分设计十分复杂，有上百万种可能的组合。传统设计方法依赖于经验和反复试错，费时又费力。
研究团队从生物体三维拓扑构型中获取灵感，提炼出多种三维结构单元和空间排列方式，首创了“三平面建模法”，可精准描述三维结构单元，并建立了庞大的三维复杂结构数据集。
研究团队进一步训练得到了热辐射超材料逆向设计AI模型，该模型能够根据需求快速、精准地生成多种设计方案，全方位提升设计维度、速度和性能。研究团队用AI模型设计并验证了7种针对特定应用的热辐射超材料。在多种户外场景实测中，所有热辐射超材料均展现出优异的自降温效果，并且不同类型的材料可适用于不同的应用环境。该AI模型还可用于筛选更适合大规模使用、成本更低的超材料。
这项研究充分展示了AI模型设计材料在建筑节能、城市热岛效应缓解等领域的应用潜力，为未来打造“零能耗降温”城市提供了创新解决方案。
相关论文信息：
10.1038/s4158602509102y