ИИ создал материал, который уменьшает плату за "коммуналку"

Техасский университет в Остине, вместе с партнерами из Шанхайского университета Цзяо Тун, Национального университета Сингапура и Университета Умео в Швеции, применили искусственный интеллект и машинное обучение для проектирования сложных трехмерных тепловых метаизлучателей. Они способны избирательно излучать тепло и контролировать нагрев и охлаждение поверхностей, сообщает SciTechDaily.

Система машинного обучения создала более 1500 уникальных материалов с гибкой функцией контроля теплоизлучения. Такая автоматизация процесса позволяет проектировать структуры, обеспечивающие оптимальное охлаждение. В ходе испытаний образец, нанесенный на крышу смоделированного дома, после четырех часов прямого солнечного освещения оставался на 5-20 °C холоднее по сравнению со стандартной белой или серой краской. Это также может привести к уменьшению потребления энергии на ~15 800 кВт-ч в год в многоквартирном доме в жарком климате.

"Автоматизируя процесс и расширяя пространство проектирования, мы можем создавать материалы с превосходными характеристиками, которые ранее были немыслимыми", - объясняет соруководитель исследования, профессор кафедры машиностроения имени Уокера Инженерной школы Кокрелла Юэбин Чжэн.

Исследование показало, что эти метаизлучатели могут применяться не только в строительстве. Ученые разработали семь типов металл-излучателей, каждый из которых предназначен для выполнения конкретной функции. Эти материалы могут применяться в городских условиях для снижения температуры - они отражают солнечный свет и излучают тепло на определенных длинах волн, что помогает бороться с эффектом городского теплового острова, вызванным плотной застройкой и недостатком зеленых насаждений. Кроме того, их можно использовать в космических технологиях для точного контроля температуры аппаратов, благодаря эффективному управлению поглощения и излучения тепла.

Тепловые метаизлучатели имеют потенциал также для широкого повседневного использования. Их можно встраивать в текстиль и ткани, что позволит улучшить системы охлаждения одежды и экипировки для активного образа жизни. Обертывание автомобилей такими материалами или использование их во внутренней отделке салона может уменьшить нагрев во время пребывания машины под прямым солнцем.

Материалы демонстрируют преимущество над традиционным подходом: обычный способ проектирования метаизлучателей был громоздким и линейным, ограничивая сложность структуры. По словам исследователей, машинное обучение позволяет создавать трехмерные иерархии с высокими характеристиками, которых ранее было невозможно достичь.

Испытания показали, что один из четырех созданных материалов в полевых условиях охлаждал смоделированную поверхность длительно и эффективно. Оценка охлаждающего эффекта позволяет потенциально уменьшить энергопотребление кондиционеров в жарком регионе на величину эквивалентную примерно десятку кондиционеров на одно здание. Исследователи планируют совершенствовать эту технологию и расширить ее применение в нанофотонике - области, изучающей взаимодействие света и материи в сверхмалых масштабах.

"Машинное обучение не может быть решением для всех проблем, но уникальные спектральные требования к тепловому управлению делают его особенно подходящим для проектирования высокопроизводительных тепловых излучателей", - подытожил соавтор исследования Кан Яо.

Ранее сообщалось, что аномальная жара, которая охватила Западную Европу, вызвала около 2300 смертей в 12 городах, по предварительным оценкам ученых. Температурные рекорды, которые достигали более 40 °C в Испании и вызвали масштабные пожары во Франции, стали следствием изменения климата, которое повысило интенсивность жары на 4 °C. Ученые отмечают, что большинство смертей от перегрева не фиксируются официально и это затрудняет точный подсчет.