在材料科學的浩瀚星空中，一顆璀璨的新星于近日升起。上海交通大學材料科學與工程學院及張江高等研究院的博士研究生肖誠禹，攜手其導師周涵教授、張荻院士，以及新加坡國立大學的仇成偉院士和美國德克薩斯大學奧斯汀分校的鄭躍兵教授，共同在國際頂級期刊《Nature》上發表了一篇題為“Ultrabroadband and band-selective thermal meta-emitters by machine learning”的研究論文。
該研究論文的發表，標志著在熱輻射超材料設計領域取得了重大突破。熱輻射，作為一種無需介質便能實現能量遠距離傳輸的方式，其超材料通過微結構調控輻射性能，在輻射冷卻、建筑節能、電子熱控等領域展現出了巨大的應用潛力。然而，傳統的設計方法往往受限于結構構型與材料參數的高度耦合，難以高效應對大規模結構空間的全局優化問題。
面對這一挑戰，肖誠禹及其團隊從自然生物的三維拓撲構型中汲取靈感，提出了一種創新的“三平面建模法”，精準描述復雜微結構，并構建了涵蓋多材料、多構型的超材料數據庫。在此基礎上，團隊進一步建立了具備逆向生成能力的AI模型，能夠根據目標光譜性能自動生成高性能熱輻射超材料方案。這一方法不僅突破了傳統試錯法的經驗依賴，還顯著提升了設計效率與維度，為熱輻射超材料的智能化、定制化設計開辟了新的道路。
為驗證AI模型的設計能力，研究團隊基于其生成的結果，制備并實測了七種具有代表性的熱輻射超材料，包括寬帶、單波段及雙波段選擇性類型。這些材料在多種戶外環境中均展現出了顯著的自降溫效果，如在晴朗中午，寬帶材料表面溫度比環境低5.9°C；在多云天氣下，單波段材料降溫達4.6°C。這些實驗結果充分驗證了AI模型“按需生成”熱輻射材料的可行性與實用性。
肖誠禹的科研之旅始于對仿生光子學、輻射冷卻與動態熱調控材料的濃厚興趣。在導師周涵教授的悉心指導下，他逐步建立起嚴謹、系統的科研邏輯，形成了理論分析、方法構建與工程實現的貫通能力。面對課題推進過程中的理論瓶頸與實驗難點，肖誠禹從未放棄，而是與導師及團隊成員緊密合作，不斷激發新的靈感與突破口，最終攻克了關鍵問題，提出了具有獨創性的熱調控材料設計方法。
在談及此次研究的突破時，肖誠禹表示：“我們的研究實現了從設計范式到材料性能的雙重突破。傳統熱輻射材料的研發大多依賴人工經驗和試錯優化，而我們通過引入機器學習，建立了一種可拓展、可遷移的智能化設計范式。同時，我們還實現了超寬帶與多波段選擇性輻射調控的統一突破，為熱輻射材料的研發效率和實用性都提升了一個量級。”
此次研究成果的發表，不僅是對肖誠禹及其團隊科研實力的肯定，更為熱輻射超材料的設計與開發提供了新的思路和方法。未來，隨著該技術的不斷推廣和應用，有望在輻射冷卻、建筑節能、電子熱控等領域發揮更大的作用，為人類社會的可持續發展貢獻一份力量。
