釜山大学研究团队利用AI开发出为电子设备散热的高性能复合材料

釜山大学研究团队将人工智能（AI）与三维成像技术相结合，开发出一种可将电子设备发热大幅降低的高分子复合材料。

其散热性能较以往提升了两倍以上，为电子、汽车、航空航天产业构建高效率冷却系统提出了新的可能性。

釜山大学应用化学工学部的 Kim Chaebin 教授和 Lee Jaekeun 教授、全南大学石油化学材料工学科的 An Hyoseong 教授研究团队采用“数据驱动设计（data-driven engineering）”方法，精密分析高分子材料内部的导热路径，并让人工智能自主寻找最优结构。

自左起为 Kim Chaebin 教授、Lee Jaekeun 教授、An Hyoseong 教授、Na Chaeseong 学生、Shin Sangsu 学生 釜山大学提供

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结果显示，由氧化铝（Al₂O₃）微粒与硅橡胶（PDMS）混合而成的复合材料，其热导率（thermal conductivity）较以往提高两倍以上，达到 6.89 W/m·K。

关键在于人工智能的“最优组合搜索”。研究团队通过贝叶斯优化（Bayesian Optimization）算法，对粒径与混合比例进行数百次模拟和实验，最终得出90μm、20μm、3μm、0.6μm粒子最为紧密咬合的组合。该结构形成了热量可快速传递的通道，将散热效率最大化。

研究团队为直观确认材料内部结构，利用了三维X射线CT（计算机断层扫描）技术。通过对粒子间连接状态、孔隙分布、界面面积等进行精密可视化，追踪了热量实际流动的路径。

分析结果表明，热导率可由粒子体积分数、曲折形态以及填料—树脂界面面积三大因素精确预测。

Kim Chaebin 教授表示：“本研究首次以数据为基础解析复合材料的随机结构，并由人工智能自主完成最优结构设计”，“有望广泛应用于电动车电池、卫星、飞机等高散热系统”。

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本研究由共同通讯作者釜山大学 Kim Chaebin 教授和 Lee Jaekeun 教授、全南大学 An Hyoseong 教授参与，釜山大学硕士研究生 Na Chaeseong 和硕博连读研究生 Shin Sangsu 作为共同第一作者署名。该研究在科学技术信息通信部和韩国研究财团的资助下完成。

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