熱納米光子學(xué)在從能源技術(shù)到信息處理等各類(lèi)技術(shù)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)了根本性的突破。從熱輻射源到熱光伏和熱偽裝，精確的光譜工程一直受困于反復(fù)試驗(yàn)的方法。與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）在納米光子學(xué)和超材料的設(shè)計(jì)方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。
然而，開(kāi)發(fā)一種通用的設(shè)計(jì)方法來(lái)定制具有超寬帶控制和精確帶選擇性的高性能納米光子輻射源仍是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼈兪艿筋A(yù)定義的幾何形狀和材料、局部?jī)?yōu)化陷阱以及傳統(tǒng)算法的限制。
2025 年 7 月 2 日，上海交通大學(xué)周涵教授、張荻教授、新加坡國(guó)立大學(xué)仇成偉教授、德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校鄭躍兵教授作為共同通訊作者（上海交通大學(xué) Chengyu Xiao 為第一作者）在 Nature 期刊發(fā)表了題為：Ultrabroadband and band-selective thermal meta-emitters by machine learning 的研究論文。
該研究提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）的通用框架，設(shè)計(jì)出了多種超寬帶和帶選擇性的熱元輻射源（thermal meta-emitters）。
在這項(xiàng)最新研究中，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）的非傳統(tǒng)范式，能夠通過(guò)利用涵蓋三維結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和材料多樣性的稀疏數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多參數(shù)優(yōu)化，從而設(shè)計(jì)出多種超寬帶和帶選擇性熱元輻射源。
該研究提出的框架具備雙重設(shè)計(jì)能力：1）它能夠自動(dòng)逆向設(shè)計(jì)大量可能的超結(jié)構(gòu)和材料組合，以實(shí)現(xiàn)光譜定制；2）它具有前所未有的能力，通過(guò)應(yīng)用三平面建模方法設(shè)計(jì)各種三維元輻射源，超越了傳統(tǒng)的平面二維結(jié)構(gòu)的限制。研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步展示了七種概念驗(yàn)證型的元輻射源，它們?cè)诠鈱W(xué)和輻射冷卻性能方面表現(xiàn)出色，超越了當(dāng)前最先進(jìn)的設(shè)計(jì)。
總的來(lái)說(shuō)，該研究提供了一個(gè)通用框架來(lái)設(shè)計(jì)制造三維納米光子材料，該框架通過(guò)擴(kuò)展的幾何自由度和維度以及全面的材料數(shù)據(jù)庫(kù)促進(jìn)了全局優(yōu)化。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09102-y
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