上海交大团队用AI逆向设计热辐射超材料，批量生成高性能方案

一、产品介绍：热辐射超材料AI设计平台

机构：上海交通大学金属基复合材料全国重点实验室联合新加坡国立大学、美国德克萨斯大学奥斯汀分校
定位：全球首个支持热辐射超材料逆向设计的AI模型，实现“光谱需求→结构方案”一键生成

团队受自然界生物热调控机制启发（如火山口耐70℃高温的天牛体表结构），首创 “三平面建模法” ，将32种三维拓扑构型转化为数字化参数，构建包含1500+高性能材料的结构数据库。通过深度学习模型，实现从材料组分、微结构到空间排布的全自动设计，突破传统“试错法”效率瓶颈。

二、适用人群

三、核心功能与技术解析

1. 🌐 多光谱精准匹配
   技术原理：输入目标波段（如8-13μm大气窗口），AI通过对抗生成网络（GAN）自动匹配材料微结构与组分组合，生成满足特定辐射率曲线的方案。
   实测效果：双波段超材料使屋顶温度比商用白漆低5.6℃，节能达20度电/平方米·年。

2. 🚀 三维结构智能生成
   技术原理：基于生物启发的拓扑构型库，通过卷积神经网络（CNN）实现三维微结构的参数化建模，支持梯度孔隙率、分层异质等复杂设计。
   优势：设计周期从数年缩短至3个月，方案生成量提升100倍。

3. 📊 多目标性能优化
   技术原理：融合强化学习算法，同步优化辐射效率（＞95%）、机械强度（＞200MPa）及制备成本（＜$10/m²）。
   案例：AI筛选的溶液法制备方案，成本降低60%，适配砖墙/金属/塑料等基材。

4. 🛠️ 可扩展制造引导
   技术原理：内置增材制造（AM）兼容性评估模块，自动规避无法打印的结构，输出SLS/FDM等工艺参数建议。
   成果：柔性薄膜、涂料、贴片等多形态材料已验证量产可行性。

5. 🔍 跨尺度仿真验证
   技术原理：集成有限元分析（FEA）和热力学仿真，预测材料在极端环境（-50℃~150℃）下的性能衰减，置信度＞92%。

四、工具使用技巧

1. 参数输入规范

   • 必填项：目标波段范围（μm）、辐射效率阈值（%）、基材类型
   • 高级选项：环境温湿度范围、抗压强度要求、成本上限
     示例：输入“8-13μm波段辐射率＞0.9，成本＜$8/m²”，生成4种候选涂料方案

2. 结果优化策略

   • 优先选择 “三平面评分＞85” 的方案，确保结构可制备性
   • 利用 “光谱对比工具” 调整吸收峰位置，适应多云/城市等不同场景

3. 实验验证流程

   graph LR
   A[AI生成方案] --> B(3D打印原型)
   B --> C{户外实测}
   C -->|通过| D[量产转化]
   C -->|未通过| E[反馈优化参数]

   注：团队实测数据显示，AI方案首轮验证通过率达73%

行业影响：该技术已应用于上海张江科学城建筑节能改造，预计使夏季空调能耗降低40%。Nature评审盛赞其“标志着机器学习驱动超材料设计进入工业化阶段”。
引用论文：Xiao C, Zhou H, et al. Ultrabroadband and band-selective thermal meta-emitters by machine learning. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09102-y