上海交大科研团队在热辐射超材料领域取得了突破性进展，他们成功开发出一种基于人工智能（AI）的逆向设计模型，极大地加速了热辐射超材料的设计与优化过程。这一创新成果不仅突破了传统设计方法的局限性，还为实现物体自动降温提供了全新的解决方案。
热辐射超材料作为一种具有特殊性质的人造材料，能够通过向外辐射热量来调节温度，并在多个领域展现出巨大应用潜力。然而，传统的热辐射超材料设计方法往往耗时费力，依赖于大量的经验和反复试验。超材料的微结构设计和材料组分组合的可能性多达上百万种，这使得设计过程变得异常复杂。
为了克服这一难题，上海交大的研究团队从自然界中寻找灵感。他们观察到一些生物通过独特的三维拓扑构型来实现高效的热辐射调节，如火山口附近的天牛。这些生物的体表结构在可见波段和红外波段具备高光学反射率，从而实现体表降温。受此启发，研究团队提炼出多种三维结构单元和空间排列方式，并建立了一个庞大的三维复杂结构数据集。
在此基础上，团队首创了“三平面建模法”，实现了对三维结构单元的精准描述。他们利用这一方法构建了一个包含超过1500种热辐射超材料的数据库，并通过AI模型进行训练和优化。这个深度学习模型能够根据所需的光谱特性快速生成多种设计方案，极大地提升了设计维度、速度和性能。
为了验证AI模型的实际效能，研究团队进行了多项实验。他们选择了四种由AI针对特定应用设计的热辐射超材料，包括宽带热辐射超材料、单波段选择性及双波段选择性热辐射超材料等。这些材料以柔性薄膜、涂料、贴片等多种形式应用于不同场景，均展现出了优异的自降温效果。
在户外实测中，这些超材料在不同条件下均能有效降低物体表面温度。例如，在晴朗的正午，宽波段超材料下表面温度相比环境温度降低了5.9℃；在多云条件下，单波段选择性超材料的降温性能更为显著，降低了4.6℃。在城市建筑群模拟环境中，单波段选择性超材料的降温效果也优于宽带超材料和商用白漆涂覆表面。
这些实验结果不仅验证了AI模型的有效性，还展示了热辐射超材料在建筑节能、城市热岛效应缓解等领域的应用潜力。例如，将双波段选择性超材料涂覆在模型屋顶上，其表面温度比商用白漆涂覆表面低5.6℃，比灰色涂料涂覆表面低21℃。这种材料不仅降温效果显著，而且制备成本低廉，应用形式灵活多样。
研究团队表示，这一创新成果不仅标志着机器学习驱动的超材料设计领域取得了重大进展，还为未来打造“零能耗降温”城市提供了创新解决方案。这些物美价廉的“降温能手”有望在建筑外墙、随身衣物、户外设施、电子产品等多个领域发挥重要作用。
《自然》杂志审稿人对这一研究给予了高度评价，认为作者将先进机器学习技术应用于热辐射超材料设计，并通过实验验证展现出卓越性能，这一创新成果令人高度赞赏。这一研究不仅扎实而全面，其实验结果也具有重要影响，为超材料设计领域开辟了新的道路。
