在上海交通大学材料科学与工程学院，周涵教授及其团队在AI热辐射超材料领域取得了重大突破。这一创新成果不仅简化了超材料的设计流程，还极大地加速了相关科研进展。
周涵教授透露，团队通过引入先进的人工智能模型，仅用了短短三个月的时间，便成功筛选出了超过五万组数据。若采用传统方法，完成这一任务所需的时间将难以想象。这一突破性进展不仅彰显了AI技术在科研领域的巨大潜力，也标志着科学研究正逐步迈向数据密集型的全新范式。
北京时间7月2日深夜，上海交通大学团队的这一科研成果在国际顶级学术期刊《自然》（Nature）上发表。该研究团队构建了一个热辐射超材料逆向设计的AI模型，该模型能够高效生成大量候选设计方案，为超材料的设计与应用开辟了全新的道路。
在采访中，周涵教授表示，超材料作为一种具有特殊性质的人造材料，在热辐射领域展现出巨大的应用潜力。然而，超材料的微结构设计和材料组分设计组合起来极为复杂，如同在迷宫中寻找出路。AI模型的引入，如同一把钥匙，打开了通往高效设计的大门。
据悉，该团队自2019年起便开始探索机器学习与科研的结合，经过五六年的不懈努力，终于取得了这一重要成果。通过训练得到的AI模型，能够根据所需的光谱特性，迅速且准确地生成多种热辐射超材料的设计方案，实现了设计维度、速度和性能的全面提升。
这些“精选”出的热辐射超材料正被广泛应用于航天热控、建筑节能降温等重要领域，为相关产业的发展注入了新的活力。随着AI技术的不断发展和应用，相信这一领域将迎来更多的创新突破和实际应用。
