最近的一項(xiàng)研究表明，由人工智能設(shè)計(jì)的熱電發(fā)電機(jī)的性能與現(xiàn)有的最佳設(shè)備相當(dāng)。日本材料科學(xué)研究機(jī)構(gòu)/筑波大學(xué)/《Nature》雜志

廢熱無(wú)處不在：汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)、工業(yè)機(jī)械、家用電器，甚至人體都會(huì)產(chǎn)生廢熱。借助熱電發(fā)電機(jī)，部分廢熱可轉(zhuǎn)化為電能。這類(lèi)裝置結(jié)構(gòu)緊湊、為固態(tài)器件，依靠溫差直接發(fā)電，無(wú)需旋轉(zhuǎn)渦輪和活動(dòng)零部件。

但長(zhǎng)期以來(lái)，研發(fā)高效率熱電材料一直是工程領(lǐng)域的難題：需要通過(guò)耗時(shí)的仿真與繁復(fù)實(shí)驗(yàn)，篩選出導(dǎo)電性能好、同時(shí)抑制無(wú)效熱傳導(dǎo)的材料組合。

如今日本研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出一套人工智能工具，設(shè)計(jì)熱電發(fā)電機(jī)的速度比傳統(tǒng)方法快一萬(wàn)倍。研究實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn)，依據(jù)該 AI 方案制作的原型器件，性能與當(dāng)下頂尖熱電設(shè)備處于同一水平。

這項(xiàng)研究于 4 月 15 日發(fā)表在《Nature》，有望推動(dòng)一項(xiàng)前景廣闊卻遲遲未能普及的清潔能源技術(shù)落地：大幅加快低成本熱電材料與器件結(jié)構(gòu)的研發(fā)，高效實(shí)現(xiàn)廢熱向電能的轉(zhuǎn)化。日本筑波材料納米結(jié)構(gòu)研究中心副主任森孝雄帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成了本次研究。

休斯頓大學(xué)德州超導(dǎo)中心主任任志峰并未參與該研究，他評(píng)價(jià)：“這項(xiàng)研究成果扎實(shí)，也預(yù)示了人工智能在未來(lái)這類(lèi)技術(shù)設(shè)計(jì)中將扮演重要角色。”

熱電發(fā)電機(jī)：實(shí)現(xiàn)廢熱變電能

熱電發(fā)電機(jī)已有數(shù)十年應(yīng)用歷史，長(zhǎng)期為航天器、偏遠(yuǎn)地區(qū)天然氣管道、無(wú)人值守遠(yuǎn)程傳感器供電，這類(lèi)場(chǎng)景不便頻繁更換電池。但受高昂成本與中等性能限制，其應(yīng)用一直局限于小眾領(lǐng)域。原本有望在煉油廠、鋼鐵廠及重工業(yè)大規(guī)模推廣的愿景遲遲未能落地，海量廢熱資源仍未被利用。

大型發(fā)電廠普遍采用蒸汽熱力系統(tǒng)：燒水驅(qū)動(dòng)渦輪發(fā)電，大規(guī)模工況下效率很高，但依賴(lài)運(yùn)動(dòng)部件、維護(hù)成本高，且對(duì)工作溫度要求高，不適合零散、中低溫廢熱回收?qǐng)鼍啊?/p>

而熱電發(fā)電機(jī)恰好適配這類(lèi)場(chǎng)景。其小型固態(tài)結(jié)構(gòu)可從發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管、工業(yè)鍋爐、服務(wù)器機(jī)柜、高性能電子設(shè)備表面回收零散低熱，這些場(chǎng)景傳統(tǒng)渦輪設(shè)備根本無(wú)法適用。

但熱電發(fā)電機(jī)技術(shù)發(fā)展長(zhǎng)期受限于緩慢繁瑣的設(shè)計(jì)流程：科研人員必須同時(shí)找到兩種特性兼顧的材料 —— 導(dǎo)電效率高、又盡量抑制無(wú)益的熱量傳導(dǎo)。

找到這種稀缺材料匹配組合，是利用塞貝克效應(yīng)的關(guān)鍵：兩種半導(dǎo)體存在溫差時(shí)，便可驅(qū)動(dòng)電流產(chǎn)生。傳統(tǒng)方式下，科研人員僅評(píng)估一種結(jié)構(gòu)配置，就要通過(guò)低速物理仿真耗費(fèi)數(shù)天甚至數(shù)周時(shí)間篩選。

AI 大幅提速熱電發(fā)電機(jī)設(shè)計(jì)

這套全新 AI 研發(fā)方法徹底改變了低效篩選模式。研究團(tuán)隊(duì)推出開(kāi)源工具TEGNet，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架訓(xùn)練而成，可擬合描述熱電材料熱流與電荷輸運(yùn)的復(fù)雜物理方程。模型無(wú)需反復(fù)從頭求解方程，而是自主學(xué)習(xí)材料特性，并將其視作可自由組合的模塊化單元。科研人員得以在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)，快速篩選數(shù)千種器件結(jié)構(gòu)并預(yù)判性能。

新加坡科技研究局科學(xué)家曹靜、香港中文大學(xué) Ady Suwardi 在《Nature》評(píng)論文章中寫(xiě)道：“這種超高速度讓研究人員能夠窮盡遍歷設(shè)計(jì)參數(shù)，發(fā)掘傳統(tǒng)方法容易遺漏的最優(yōu)器件構(gòu)型。”

為驗(yàn)證實(shí)用性，森孝雄團(tuán)隊(duì)利用 TEGNet 優(yōu)化了兩類(lèi)發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)：一類(lèi)為分段單偶結(jié)構(gòu)，堆疊多種熱電材料，讓每種材料在專(zhuān)屬最優(yōu)溫區(qū)高效工作；另一類(lèi)搭配N(xiāo) 型與 P 型互補(bǔ)半導(dǎo)體，熱量流經(jīng)即可產(chǎn)生電能。

AI 遍歷數(shù)千種結(jié)構(gòu)后，篩選出性能潛力優(yōu)異的器件幾何構(gòu)型。研究團(tuán)隊(duì)采用放電等離子燒結(jié)工藝制作原型：利用電流脈沖將粉末材料快速壓實(shí)為高密度固態(tài)器件。在工業(yè)廢熱典型工況溫度下，兩種設(shè)計(jì)的能量轉(zhuǎn)換效率均達(dá)到約9%。

這個(gè)數(shù)字看似并不驚人，但所有熱發(fā)電技術(shù)都存在效率天然上限，由冷熱端溫差決定，即熱力學(xué)卡諾極限。在該理論約束范圍內(nèi)，森孝雄團(tuán)隊(duì)的 AI 新設(shè)計(jì)，已躋身同溫區(qū)性能最優(yōu)的熱電發(fā)電機(jī)行列。

而在熱電技術(shù)領(lǐng)域，哪怕效率小幅提升，也足以決定廢熱回收項(xiàng)目是否具備經(jīng)濟(jì)可行性。

AI 助力發(fā)掘低成本熱電材料

材料與制造成本是熱電技術(shù)另一大瓶頸。行業(yè)長(zhǎng)期依賴(lài)碲化鉍等半導(dǎo)體材料，其中碲元素儲(chǔ)量稀缺，且高性能器件需要精密晶體生長(zhǎng)與微觀結(jié)構(gòu)調(diào)控，拉高了制造難度與成本。

森孝雄表示，TEGNet 篩選出的部分 AI 設(shè)計(jì)方案，可采用更簡(jiǎn)易的制造工藝，部分甚至完全不用碲化鉍。因涉及產(chǎn)業(yè)合作細(xì)節(jié)暫未完全公開(kāi)，但初步成本測(cè)算顯示：這類(lèi)新設(shè)計(jì)有望讓熱電發(fā)電機(jī)在工業(yè)廢熱場(chǎng)景下首次具備商業(yè)化經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

森孝雄稱(chēng)：“從預(yù)估成本來(lái)看，我們有望在熱電發(fā)展史上，首次實(shí)現(xiàn)具備工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)電成本。”