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上海交大团队将AI模型引入热辐射超材料设计
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上海交大团队将AI模型引入热辐射超材料设计 中新网上海7月3日电 (记者 郑莹莹)“我们引入AI(人工智能)模型，仅用3个月就可以筛选出5万多组数据，如果用常规方法，那么需要的时间难以估量。”上海交通大学材料科学与工程学院教授周涵3日在上海接受采访时说。 北京时间7月2日深夜，上海交通大学团队领衔的科研成果登上《自然》(Nature)。该团队在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，能够大批量生成相关候选设计方案。 |
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| 7月3日，上海交通大学材料科学与工程学院、金属基复合材料全国重点实验室张荻院士团队、材料学院/金属基国重实验室/张江高等研究院周涵教授课题组、与新加坡国立大学仇成伟院士团队、美国德克萨斯大学奥斯汀分校郑跃兵教授团队合作，在人工智能（AI）驱动的超宽波段及波段选择性热辐射超材料设计领域取得重要突破。研究成果以“Ultrabroadband and band-selective thermal meta-emitters by machine learning”为题发表在《Nature》上。该研究启迪于自然、基于生物拓扑构型提炼出多种三维结构基元和空间序构组合，构建了机器学习驱动的逆向生成优化设计框架，攻克了传统试错法在光谱设计中面临的全局优化难题，提出了可精准描述三维复杂构型的“三平面建模法”，实现了超宽带与多波段选择性热辐射超材料的自动化逆向设计。通过机器学习训练的人工智能模型，可根据光谱性能按需设计超材料，进而带来了设计维度、速度和性能全方位的提升。所创制的热辐射超材料可广泛应用于地面辐射冷却、建筑节能降温、航天热控等诸多重要领域，推进相关领域的发展及产业化应用。 |
2楼2025-07-08 16:36:29
