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上海交大发明“材料界的阿尔法折叠”,10秒算出自动降温超材料

IP属地 中国·北京 编辑:朱天宇 文汇报 时间:2025-07-04 07:31:15

盛夏的太阳似乎能把一切都给晒化。如果有一种涂料,能给楼宇带来强大的自主散热性能,用它粉刷的外墙,哪怕在烈日下依然可以保持凉爽,该有多好?

如今,这样的理想材料已经被设计并且制备出来。更重要是,其设计方案是由材料科学家训练的AI自动生成的。这种新的科研范式,不仅为未来材料的研发带来彻底变革,也再次证明AI在赋能科学研究方面的颠覆性能力。

北京时间7月2日晚,由上海交通大学团队领衔的一项重大原创成果,登上国际顶尖学术期刊《自然》。经过5年多探索,该团队成功训练出了一个AI模型,能根据人们的需求自动“设计”出具备极限热辐射能力的超材料,可以为建筑节能,让服装降温,还能帮助航天器更高效散热。

给建筑穿上自动降温服

昨天,记者来到上海交通大学张江高等研究院,在金属基复合材料全国重点实验室、材料科学与工程学院周涵教授课题组的实验室见到了这个AI模型。

它用起来有点类似和DeepSeek聊天:科研人员只要将所需的材料光谱特性输入电脑,按下运行键,屏幕上就开始不断“吐出”一连串字母和数字,同时交替闪现和材料性能相关的曲线图……经过10秒左右,AI就“算”出了所对应的材料配方。

有了配方,科学家就可将它从“纸”变成实物。周涵团队在实验室里制备的AI+材料中,包括一款看起来、闻起来、用起来都和普通涂料很接近的白色液体。它具备优异的热辐射性能,或者说自降温效果。将它刷上外墙,一夜晾干,就会产生零能耗的“被动空调”效果。实验结果显示,在上海去年7月的一天正午阳光下,这种涂料涂过的建筑模型表面温度仅为37℃,远低于普通灰色涂料的61℃,比普通白色涂料也低了4℃以上。据透露,其成本并不高。

这种降温涂料的应用,仿佛给建筑穿上了“自动散热服”。如果将它广泛应用于屋顶,就可产生显著的节能减排效果,从而大幅缓解城市的热岛效应。据课题组测算,在低纬度地区,这种涂料每年可让每平方米屋顶减排二氧化碳10吨,减少用电20度。

除了给楼宇降温,AI+材料还可用于服装、通信、医疗、航天等场景。比如,如果能将它加工成薄膜,覆盖在服装外层,夏天穿着时会非常凉爽。如果用于航天,那么宇宙飞船在太空中的散热难题有望迎刃而解。

3个月算出5万种配方

通过“AI+”方法设计、制备的这种材料被称作“热辐射超材料”,是一种能聪明调节热量散发、反射和吸收的特殊材料。而所谓“超材料”是指由人工设计制造、具备超常物理性质的材料。

过去,要设计出超材料,科学家们的手段极其有限。由于决定超材料性能的主要是其特殊的微结构和材料组分,但结构和材料组分的组合,至少存在百万种可能。要从中找到满足需求的材料,科学家只能依赖经验反复尝试,某种程度上就像买彩票,效率极低。但随着AI工具的引入,超材料设计从“猜猜猜”变为高效的“算算算”。

超材料的三维结构和材料组分,决定了它的物理特性。

周涵告诉记者,团队构建了一个热辐射超材料的AI设计模型,输入所需的光谱特性后,AI可大批量自动生成候选方案并“优中选优”,这就让“刮彩票”变成了按图索骥。比如,想要提升宇宙飞船的散热性能,只需给AI“提要求”,让它设计在全波段光谱下具备优异热辐射性能的超材料。如果要让某些材料在散热的同时保持“红外隐身”,那么就可针对传感器参数,让AI设计出具有特殊散热光谱波段的材料。

周涵提到,训练热辐射超材料AI的“教材”和灵感,有些来自大自然的启发。实际上,大自然中也有部分生物拥有和超材料相近的肌体结构。比如,一种常常出现在火山口附近的昆虫,因为其外壳拥有大片极其微小的三棱柱凸起可高效散热,从而抵御致命高温。

亿万年物竞天择,让大自然进化出了许多具有超常特性的微结构。周涵团队由此梳理和提炼出大量微观三维结构和空间排列方式,结合各种常见的有机和无机材料数据库,通过数学建模,形成了庞大数据库。经过深度学习,AI最终形成了一种洞察力,可以根据热辐射特性,逆向推导出超材料的微结构和成分。据测算,这名“AI材料学家”仅用了3个月时间训练,就得到了包含5万种配方的模型体系;而如果按传统方法“试错迭代”,其耗时甚至将远超宇宙诞生至今的总时长。

“不被看好的研究”差点放弃

《自然》审稿人对这项成果给予高度评价,将其称为“杰出研究”,“标志着机器学习驱动的超材料设计领域取得了重大进展”,扎实而全面的实验结果“令人信服且具有重要影响”。

据介绍,该研究由周涵课题组、金属基复合材料全国重点实验室主任张荻院士团队,联合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完成。该项工作得到国家自然科学基金委、上海市科学技术发展资金、上海交通大学2030计划的资助,已获得软件著作权并已申请相关发明专利。

周涵(右一)与肖诚禹(右二)用他们研发的超材料涂料涂刷基材,以便进一步验证其物理性能。

周涵透露,研究一路走来非常艰辛。2018年,她就产生了利用深度学习进行材料研发的想法。虽然当时AI的热度远不及现在,课题申请未获认可,但她并没有放弃。2019年,周涵鼓励学生肖诚禹(目前为上海交大博士生,也是论文第一作者)尝试该研究。这位材料学背景的学生对计算机和AI有很强兴趣,并一直自学编程。就这样,以这对师徒为核心的团队开始了5年奋斗。

值得一提的是,2022年,他们原本已基本完成了论文初稿,然而调研发现,国际上该领域竞争十分激烈。为了进一步凸显优势,他们几乎推翻了原先的思路,将数据规模扩展5倍,重新设计了文章架构和实验,又花了2年多时间才正式完稿,前前后后加起来论文积累下了100多个修改版本。

事实上,这篇顶刊论文也是肖诚禹科研生涯发表的第一篇论文。他告诉记者,几年前,当课题面临重大调整之时,曾一度想要放弃。在导师的鼓励下,他意识到这是一项极具前沿挑战性的工作,咬牙坚持到最后。

目前,这个AI模型已具备辅助超材料设计的现实能力,未来有望进一步优化迭代。由它设计的材料,可实现低成本制备,有望批量生产。这意味着,科学家与AI携手,不仅能带来顶尖学术成果,也正在让科技的“超能力”走进生活。

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