北京
来源：中国新闻网
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。
北京时间7月2日深夜，上海交通大学团队领衔的AI热辐射超材料科研成果登上《自然》(Nature)，图为研究团队进行材料展示，左三是周涵教授。(上海交通大学供图)
超材料是指一类具有特殊性质的人造材料，其中，具有热辐射性能的超材料可以把多余的热量“打包”传递到外界，好比“降温神器”。
超材料的微结构设计及材料组分设计组合起来有上百万种可能性，就像在迷宫里找路。周涵表示，团队通过引入AI模型，将这一探索时间大为缩短。
她表示，目前科学研究已逐渐迈入数据密集型的第四范式，也就是人工智能驱动的研究范式；而其团队早在2019年左右，就开始探索机器学习与科研的结合，并用了五六年时间完成了这一成果。
通过研究，该团队训练得到了一个AI模型，该模型能根据所需的光谱特性，快速、精准地生成热辐射超材料的多种设计方案，带来了设计维度、速度和性能的全方位提升。
据介绍，该研究“精选”出的热辐射超材料正应用于航天热控、建筑节能降温等诸多重要领域，促进产业发展。(完)
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