一种几乎不可能由人类直觉直接想到的热电发电机新结构，已经由计算机设计出来，其性能相较传统方案提升超过八倍。这一成果依托先进的计算优化方法，而非依赖经验和反复试错。

由浦项科技大学（POSTECH）化学工程系孙在成教授领衔的联合团队，与蔚山科学技术院（UNIST）机械工程系郑海泳教授合作，构建了一套通用设计框架，使计算机能够自动寻找热电发电机的最优结构。热电发电机可以将各类系统产生的废热直接转化为电能。

相关研究成果已在线发表在《自然通讯》（Nature Communications）期刊上。

在现实世界中，大量能量以废热形式被白白浪费：从汽车尾气、钢铁和半导体工厂等工业流程，到人体散发的热量，均包含尚未被充分利用的热能。

热电发电一直被视为回收这些废热的有前景技术，因为它只需要温度差就能发电，无需额外燃料。这一原理也被美国宇航局（NASA）用于深空探测器的供电系统中。

尽管热电材料本身的性能不断改进，但实际设备在真实工况下的表现往往不如预期。原因在于，整体效率不仅取决于材料，还受到器件结构的显著影响。

要让热电发电机发挥最佳性能，热流路径、电阻分布、接触损失以及外部负载条件等多种因素必须协同优化。迄今为止，大多数热电发电机的结构设计主要依靠工程师的经验和大量实验调整。

为突破这一瓶颈，研究团队引入了拓扑优化方法。这是一种计算设计技术，可让计算机在给定约束下自动搜索最高效的三维几何结构。

在这一框架中，计算机并不从既定形状出发，而是根据设计条件进行全局搜索，生成在真实运行参数下效率最高的结构，这些参数包括热环境、材料性质、接触电阻以及电负载等。

最终得到的结构与传统设计大相径庭。常规热电发电机多采用简单的矩形形状，原因是形状直观且加工方便。而计算机给出的结果则是高度非常规的几何形式，例如 I 形和不对称沙漏形结构——这些形态仅凭人类直觉很难直接构想出来。

研究表明，这些新结构能够更精细地调控热流分布，在增大器件两端温差的同时，降低电阻和接触相关损失，从而显著提升系统整体效率。

团队随后利用 3D 打印技术制造了这些优化后的结构，并开展了性能测试。结果显示，表现最优的设计相较传统矩形热电发电机，发电效率最高提升了 8.2 倍。实验数据与计算预测高度一致，验证了该设计框架的可靠性。

这项研究展示了一个前景：未来废热有望被更高效地转化为可用电能。

孙在成教授指出：“本研究的意义在于，它突破了过去只专注于寻找更好材料的思路，提出了一条面向真实热环境、通过结构设计驱动性能提升的新路径。”

郑海泳教授补充说：“该技术能够直接从输入条件推导出最优结构，而无需人工反复试验。若与人工智能进一步结合，其应用范围和影响力还有望继续扩大。”