NIMS, a Universidade de Tóquio, A Niigata University e a RIKEN desenvolveram em conjunto um metamaterial de várias camadas que realiza emissão térmica seletiva de comprimento de onda de banda ultrafina combinando o aprendizado de máquina (otimização bayesiana) e cálculos de propriedades de emissão térmica (cálculo eletromagnético). A equipe conjunta então fabricou experimentalmente o metamaterial projetado e verificou o desempenho. Esses resultados podem facilitar o desenvolvimento de dispositivos de alta eficiência energética.

Radiação térmica, um fenômeno em que um objeto emite calor como ondas eletromagnéticas, é potencialmente aplicável a uma variedade de dispositivos de energia, como aquecedores seletivos de comprimento de onda, sensores infravermelhos e geradores termofotovoltaicos. Emissores térmicos altamente eficientes precisam exibir espectro de emissão com bandas estreitas em uma faixa de comprimento de onda utilizável. O desenvolvimento de tais emissores térmicos eficientes tem sido alvo de muitas pesquisas usando metamateriais que podem manipular ondas eletromagnéticas. Contudo, a maioria deles adotou uma abordagem de caracterizar as estruturas materiais selecionadas empiricamente, tem sido difícil identificar a estrutura ótima de um grande número de candidatos.

O grupo de pesquisa conjunto desenvolveu um método para projetar estruturas de metamateriais com desempenho ideal de radiação térmica usando uma combinação de aprendizado de máquina e o cálculo de propriedades de emissão térmica. Este projeto se concentrou em estruturas de metamateriais de múltiplas camadas fáceis de fabricar, compostas por três tipos de materiais em 18 camadas de espessuras variadas. A aplicação deste método a cerca de oito bilhões de estruturas candidatas levou à previsão de que uma nanoestrutura composta de materiais semicondutores e dielétricos dispostos não periodicamente teria desempenho de radiação térmica superior, o que era contrário ao conhecimento convencional. Em seguida, o grupo de pesquisa realmente fabricou a estrutura do metamaterial e mediu seu espectro de emissão térmica, e, conseqüentemente, demonstrou uma banda de emissão térmica extremamente estreita. Medido em termos do fator Q (um parâmetro usado para medir a largura das bandas espectrais de emissão térmica), a nanoestrutura recém-projetada produziu um fator Q próximo a 200, quando 100 foi considerado o limite superior para materiais convencionais - uma banda espectral de emissão térmica excepcionalmente estreita.

Esta pesquisa demonstrou a eficácia do aprendizado de máquina no desenvolvimento de metamateriais de emissão térmica altamente eficientes. Espera-se que o desenvolvimento de metamateriais com espectros de emissão térmica desejáveis ​​facilite o uso mais eficiente de energia em toda a sociedade. Como o método de projeto de nanoestrutura desenvolvido é aplicável a todos os tipos de materiais, pode servir como uma ferramenta eficaz para o projeto de materiais de alto desempenho no futuro.

Este estudo foi publicado em ACS Central Science .