AI forScience已成为全球人工智能发展的新前沿，加速了科学研究的范式变革，带来科研模式的重构和新一轮科技革命。

AI for Science,thenfor industry   人工智能驱动科学，然后赋能产业。

生成式AI，产业大模型重塑行业入口及产业形态。

AI与热管理材料的结合主要体现在以下几个方面:

1. 先进相变材料设计使用机器学习算法根据性能指标设计相变温度、潜热等参数的相变材料。

2. 微结构表征使用图像识别等深度学习技术对相变材料的微观结构进行自动化表征。

3. 相变性能模拟建立热管理材料的多尺度计算模型,利用AI进行相变性能仿真。

4. 加工工艺优化分析历史加工数据,使用AI算法优化热管理材料的制备工艺。

5. 储热控制优化通过机器学习建立充放热模型,实现对相变储热过程的智能化控制。

6. 寿命预测基于使用环境数据,预测材料的相变循环寿命和故障概率。

7. 相容性评估分析材料界面特征,评估不同热管理材料之间的相容性。

8. 散热器结构优化使用拓扑优化算法获得新的散热器结构设计,提高散热效率。

综上,AI将极大提升热管理材料的性能和整体热管理系统的智能化水平。