2026年1月6日，埃塞俄比亚沃尔迪亚大学的研究人员在Springer Nature上发表了一篇经同行评审的分析文章，阐述了人工智能（AI）如何设计能够承受太空严酷热辐射环境的多功能纳米材料。
航天器在-270°C至+150°C的温度范围内运行，并持续遭受辐射轰击和微流星体撞击。传统材料难以兼顾低质量、机械强度、抗辐射性和热稳定性。研究人员报告称，将人工智能算法与碳纳米管（CNT）、石墨烯和氮化硼纳米管（BNNT）等纳米材料相结合，可以实现以前被认为不相容的性能组合。他们的框架产生了多种实例，包括导热系数超过200
W/m·K的热界面材料、退磁程度降低50%的抗辐射磁性合金，以及在反复热循环后仍能保持95%以上太阳反射率的光学涂层。
碳纳米材料和人工智能优化
碳纳米材料是当前研究进展的基石。石墨烯的面内热导率接近 5000 W/m·K，而碳纳米管的热导率可达 3500 W/m·K，抗拉强度接近100
GPa。将它们掺入复合材料基体中可以改善散热、电稳定性和抗冲击性。人工智能可以优化碳纳米管阵列和石墨烯层的生长参数，预测排列方式和缺陷密度如何影响性能。
与卫星中使用的金属扩散器相比，碳纳米管-石墨烯混合结构能够实现定向热传输并降低质量。碳纳米管增强聚合物可将热交换器效率提高约300%，而石墨烯基超级电容器在辐射照射下可提供超过200
Wh/kg的能量密度。将碳同素异形体与富氢聚合物结合的纳米复合材料可提供更轻的辐射屏蔽层，从而在长时间任务中保护电子设备和宇航员。
在推进领域，掺杂碳纳米管的离子液体推进剂能够提高电荷迁移率和稳定性，使电喷雾推进器的比冲提高约15%。硼氮纳米管则能起到补充作用，保护推进器栅格免受800°C以上高温下的侵蚀。这些材料共同作用，在不增加质量的前提下提高了效率和耐久性——这在发射成本超过每公斤2500美元的情况下至关重要。AI驱动的增材制造工艺目前正在制造导热系数超过100
W/m·K的石墨烯-聚乙烯复合材料，从而能够大规模生产用于卫星的热管理结构。
用于辐射和热控制的磁性和光学材料
磁性纳米材料在推进、导航和辐射屏蔽领域至关重要。人工智能设计的高熵合金，特别是Fe-Co-Ni-Cr体系，与传统磁性合金相比，饱和磁化强度提高了40%，且辐射稳定性更佳。通过组合学习优化的钐钴(Sm-Co)和铁钴钆(Fe-Co-Gd)化合物可将辐射引起的退磁降低一半。这些合金能够保护电机部件，并保持深空环境下运行的原子干涉仪等导航仪器的精度。
光学纳米材料通过辐射工程实现热控制。强化学习算法设计了一种SiO₂-Ta₂O₅多层涂层，该涂层可反射97%的太阳辐射，同时释放94%的红外热量，从而将卫星表面温度降低高达15°C。经神经网络优化的氧化物堆叠结构（包括SiO₂-TiO₂结构）可保持99%的反射率，并在1000次热循环后依然稳定，从而无需在高功率密度电子设备中采用主动冷却。
量子点和超表面设计拓展了这些功能。经机器学习优化的ZrO₂-Ag涂层可在保持可见光反射率的同时，实现18°C的被动冷却。人工智能模式识别工具能够加速发现纳米级特征，从而最大限度地提高材料在月球或火星环境中的发射率和耐久性。
数据和制造方面的挑战
人工智能模型依赖于描述材料在辐射、热和真空等综合条件下行为的大量数据集——然而，在800°C以上的高温下，这些数据仍然十分匮乏。这种匮乏限制了模型的精度以及在新任务中的适用性。分子动力学和密度泛函理论模拟揭示了原子尺度的损伤机制，例如空位团簇和晶界扩散，但由于计算成本高昂，如果没有人工智能加速，大规模筛选几乎不可能实现。
制造工艺和规模化仍然是关键瓶颈。大规模生产无缺陷石墨烯薄片或取向排列的碳纳米管阵列仍然面临挑战。宏观复合材料的性能往往因加工过程中引入的团聚或各向异性而受到影响。太空环境下的耐久性是另一个悬而未决的问题：碳纳米管和石墨烯在暴露于原子氧和紫外线辐射下会发生降解，导致表面电荷发生变化，并在长期任务中降低导电性。这些降解途径需要在实际部署前进行深入验证。
如今，自主驾驶实验室将自动化合成与人工智能分析相结合，验证周期缩短了约70%。数字孪生框架能够以低于7%的误差预测复合应力下的实时退化，并能以5%的精度预测热界面材料的寿命。摩擦搅拌增材制造技术也已成功制备出耐辐射金属基复合材料，这表明工艺优化和人工智能设计正在实际生产中融合。
迈向混合人工智能物理模型
混合人工智能物理模型正成为下一个研究重点。这些系统将神经网络与热力学和量子力学约束相结合，以提高对1000°C以上温度的预测精度。量子机器学习方法可以将密度泛函计算的速度提高10³到10⁶倍，从而实现每天快速筛选数千个候选结构。
研究人员还建议组建国际联盟，以开发极端环境下的标准化数据集，并制定辐射、热学和机械性能的统一验证协议。可复现的基准测试将使不同机构训练的人工智能模型能够互操作和交叉验证。
在轨增材制造技术的进步可以与这些计算优势形成互补。利用石墨烯-聚乙烯长丝或聚合物-陶瓷复合材料的在轨生产平台可以直接在微重力环境下制造或修复航天器部件，从而减少对地球制造的依赖。仿生结构和自修复纳米复合材料仍然是长期目标，旨在使航天器能够自主地从微流星体撞击或辐射损伤中恢复。
沃尔迪亚大学的研究表明，人工智能驱动的设计已经取得了显著成果——导热系数超过200 W/m·K的热材料、抗辐射退磁程度降低50%的合金，以及经过多次循环后反射率仍保持在95%以上的涂层。然而，数据匮乏、制造工艺的可重复性以及高温下的建模精度仍然是主要障碍。
未来的研究应优先考虑可规模化合成无缺陷石墨烯和取向碳纳米管、开发用于可靠高温预测的混合人工智能物理模型，以及进一步推进增材制造的自动化。建立国际数据集和可持续的纳米制造规范至关重要。
来源：南极熊
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