U borbi protiv klimatskih promena i rastućih troškova energije, naučnici su uz pomoć veštačke inteligencije razvili novu klasu materijala koji mogu da hlade domove efikasnije od bilo koje boje, smanjujući pritom i račune za struju. Tehnologija koja zvuči kao naučna fantastika sada postaje realnost.
AI dizajnira materijale koji „emituju hladnoću“
Tim istraživača sa Univerziteta u Teksasu u Ostinu, zajedno sa kolegama iz Šangaja, Singapura i Švedske, osmislio je mašinsko učenje koje generiše kompleksne trodimenzionalne termalne meta-emitere – materijale koji selektivno emituju toplotu na tačno određenim talasnim dužinama. Na taj način postiže se precizno hlađenje bez potrošnje energije, uz drastično bolju efikasnost u poređenju sa klasičnim pristupima.
Prvi rezultati: 5 do 20 stepeni hladniji krov
U testovima, jedan od novih materijala je nanet na krov makete kuće i izložen jakom podnevnom Suncu. Rezultati su impresivni – temperatura površine krova bila je i do 20°C niža u odnosu na bele i sive boje koje se standardno koriste za reflektujuće hlađenje. Takva razlika nije samo brojka – ona se prevodi u ogromne energetske uštede.
Za zgradu u tropskom gradu poput Rio de Žaneira, procenjena godišnja ušteda iznosi čak 15.800 kilovat-sati, što je deset puta više nego što troši jedan standardni klima uređaj godišnje.
Višenamenska primena: gradovi, svemir, odeća
Ovi materijali ne moraju ostati ograničeni na krovove. Tim je pomoću AI dizajnirao sedam različitih kategorija meta-emisivnih materijala, od kojih su neki namenjeni urbanim sredinama, kako bi reflektovali Sunce i ublažili efekat „betonske rerne“ u gradovima.
Drugi modeli su prilagođeni svemirskoj tehnologiji – kontrolišu temperaturu satelita tako što pametno balansiraju toplotu koju apsorbuju i zrače. Još zanimljivije, materijali se mogu integrisati u tkanine i automobilsku industriju, čineći odeću prijatnijom po vrućinama ili smanjujući temperaturu unutar vozila parkiranog na Suncu.
AI donosi revoluciju u dizajnu materijala
Do sada je razvoj ovakvih materijala bio spor, naporan i često neuspešan. Tradicionalne metode nisu mogle da obuhvate kompleksnu 3D strukturu meta-emisivnih slojeva, dok AI pristup omogućava automatizaciju i istraživanje daleko šireg spektra dizajna.
„Mašinsko učenje možda nije lek za sve, ali za termalno upravljanje – to je tehnologija iz snova“, kaže profesor Kan Yao, član istraživačkog tima.
Uz ovu tehnologiju, svet više nije ograničen na reflektujuće boje – već ulazimo u eru pametnih materijala koji sami znaju kako da odbijaju toplotu.