参考消息网5月13日报道 据《日本经济新闻》网站5月11日报道，日本国立材料科学研究所(NIMS)开发出一款人工智能(AI)技术，可用于设计利用温差发电的装置。虽然预测性能的模拟计算通常需要耗费较长时间，但该AI技术可将计算时间缩短至传统方法的万分之一。相关发电装置的开发周期有望缩短。

相关研究成果发表于英国《自然》周刊。

很多物质具有这一性质：在存在温差时可以导电。“热电发电”是指利用温差进行发电的技术。如果能够利用从工厂排放到大气或水中的废热，热电发电有望作为一种环境负荷极小的发电技术得到应用。

NIMS的森孝雄率团队开发出名为“TEGNet”的AI模型。在研究人员输入希望用于装置开发的多种材料的特性信息和结构信息后，TEGNet能够计算并显示发电效率最高的材料和尺寸。

在实际进行10种以上热电材料计算的实验中，传统模拟技术完成性能预测的平均用时约为30分钟，而TEGNet仅需平均0.25秒即可完成。

市售的模拟软件虽然能以高精度预测发电效率，但单次计算量大，探索最佳结构耗时长，导致开发周期延长。据森孝雄介绍，通过利用TEGNet，按传统方法耗时一年的设计工作有望在一小时内完成。

研究团队利用TEGNet计算出的数据实际制作了热电装置并评估了其性能，结果显示转换效率最高可达9.3%。据悉，目前全球开发的同类装置转换效率约为5%。

据日本全球信息公司预测，2032年热电发电装置全球市场规模有望达到25.5亿美元，预计比2025年翻一番。该研究团队的目标是，在2028财年内开发出可成为投资对象的样机。（编译/马晓云）