上海交通大學的一支科研團隊近期在熱輻射超材料領域取得了重要進展，他們的研究成果登上了Nature雜志。這項科研工作的亮點在于，團隊開發了一種逆向設計的AI模型，該模型能夠高效生成大量熱輻射超材料的候選設計方案，并從中挑選出最優方案。

在接受采訪時，上海交通大學材料科學與工程學院及張江高等研究院的周涵教授表示，這一創新成果展示了AI在設計材料方面的巨大潛力，特別是在建筑節能和城市熱島效應緩解等領域。他強調，這些研究成果為未來構建“零能耗降溫”城市提供了切實可行的解決方案。

據周教授介紹，超材料作為一種人造材料，具有自然界中傳統材料所不具備的特殊性質。其中，具備熱輻射性能的超材料能夠將多余的熱量有效傳遞到外界，實現物體的自動降溫。這類材料在零能耗輻射冷卻、電子器件熱調控以及人體熱管理等領域具有廣泛的應用前景。

然而，傳統設計熱輻射超材料的方法不僅耗時費力，而且效率低下。超材料的微結構和材料組分設計組合起來有數百萬種可能性，如同在迷宮中尋找出路，需要依賴大量的經驗和試錯。為了克服這一難題，上海交通大學團隊引入了AI模型，通過深度學習大大加速了設計過程。

該AI模型不僅能夠“創造”新材料，還能從中篩選出更適合大規模使用、成本更低的超材料。例如，團隊研發的雙波段選擇性超材料僅需簡單的溶液法就能在室溫下制備，并可以直接以涂料的形式應用于磚墻、金屬、塑料和玻璃等常見物體的表面。這種材料就像給物體穿上了一層防曬降溫的外衣。

能耗模擬結果顯示，在中低緯度地區，將這種材料應用于建筑屋頂可以實現顯著的理論節能效果，相當于每平方米節省20度電。該材料成本低廉、應用形式靈活多樣，可以廣泛應用于零能耗輻射冷卻、建筑節能降溫以及航天熱控等重要領域，有望推動這些領域的快速發展和產業化應用。