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  仿生智能熱管理材料的研究正在快速發展，其與機器學習技術的結合為解決下一代能源系統、柔性電子和航空航天應用中的熱管理挑戰提供了新的思路。通過人工智能，這一跨學科領域將推動仿生智能熱管理材料的發展，為實現智能化和可持續的熱管理解決方案提供堅實的科學基礎。這一領域的持續創新將有助于應對全球能源消耗和環境壓力的雙重挑戰，為創造更加智能和綠色的未來做出貢獻。

圖1 仿生智能熱管理材料

  近日，天津大學材料科學與工程學院封偉教授團隊系統地綜述了自然啟發和數據驅動的仿生智能熱管理材料的最新進展（圖1）。詳細介紹了生物的熱調節原理啟發開發仿生智能熱管理材料的進展（圖2），包括基于顏色轉換（圖3）、結構變形和相變的策略。并深入探討了機器學習在仿生智能熱管理材料中的應用，探索了如何利用大規模數據分析來增強材料的結構和性能（圖4）。最后展望了仿生智能熱管理材料當前存在的挑戰和未來的發展方向（圖5）。該綜述以"Biomimetic Intelligent Thermal Management Materials: From Nature-Inspired Design to Machine Learning-Driven Discovery"為題發表《Advanced Materials》(Adv. Mater. 2025, 2503140)上。論文的共同第一作者為天津大學博士生張恒、博士生何青霞和德累斯頓萊布尼茨聚合物研究所博士后張飛，通訊作者為天津大學封偉教授。相關研究獲得國家自然科學基金重點項目和科技部重點研發項目支持。

圖2 機器學習和仿生智能熱管理材料發展的時間線

圖3 顏色變換仿生智能熱管理材料

圖4 機器學習賦能仿生智能熱管理材料的研發

圖5 仿生智能熱管理材料及其應用

  該工作是團隊近期關于仿生智能導熱材料相關研究的最新進展之一。在智能熱管理領域，材料的復雜工況適應性（如動態環境下的熱傳導穩定性、多模態熱響應能力等）一直是研究的難點。為此，團隊發展了一種基于多模態熱響應的智能熱管理材料設計策略，系統探索了材料在不同環境條件下的熱傳導行為與調控機制，揭示了一些長期以來被材料復雜工況所掩蓋的重要信息。在過去的兩年中，團隊制備了一系列具有高熱傳導性能的仿生智能熱管理材料（Adv. Funct. Mater. 2023, 33, 2211985），并系統研究了這些材料在不同壓力和機械變形條件下的熱傳導特性（Nano Today 2024, 59, 102549）。這些材料具有優異的熱傳導性能和環境適應性，能夠有效應對復雜工況下的熱管理需求。以這些高性能材料為基礎，團隊進一步探索了智能熱管理材料在多模態熱響應中的應用潛力，開發了具有自適應熱調節功能的材料體系（SusMat 2023, 3, 843–858），并系統研究了仿生導熱材料在水下場景中的性能表現（ACS Nano 2024, 18, 32, 21399–21410）。這些研究成果不僅為智能熱管理材料的設計與應用提供了新的思路和方法（Adv. Funct. Mater. 2019, 1901383；Adv. Funct. Mater. 2018, 1805053；Adv. Funct. Mater. 2024, 34, 2311906），還為相關領域的理論研究和實際應用提供了重要的參考，特別是在仿生智能材料領域具有重要的科學意義和應用前景。相關研究成果也已整理并收錄于團隊編寫的專著《智能導熱材料的設計及應用》中，進一步推動了該領域的發展。

  原文鏈接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202503140