Науковці розробили новий клас матеріалів для охолодження будівель, створений за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання.
Ці матеріали ефективніше відбивають тепло та знижують температуру приміщень, що дозволяє суттєво скоротити витрати на кондиціонування.
Читайте також:
Менше витрат, більше поглиненого вуглецю. Американські інженери створили інноваційний бетон Проєкт об'єднав дослідників з Техаського університету в Остіні, Шанхайського університету Цзяотун, Національного університету Сінгапуру та Університету Умео у Швеції. Вчені створили понад 1500 унікальних тривимірних мета-емітерів — матеріалів, що вибірково випромінюють тепло на певних довжинах хвиль, оптимізуючи охолодження будівель.
Під час тестування один із нових матеріалів нанесли на дах модельного будинку та порівняли його з популярними білими й сірими фарбами. Після чотирьох годин полуденного сонця дах із новим покриттям виявився холоднішим на 5−20 °C. За розрахунками, таке охолодження могло б заощадити близько 15 800 кВт·год електроенергії на рік для багатоквартирного будинку в спекотному місті на кшталт Бангкока чи Ріо-де-Жанейро,
у порівнянні зі звичайними системами кондиціонування, які споживають близько 1500 кВт·год на рік.
Можливості матеріалу виходять далеко за межі побутового використання. Його можна застосовувати в містах для зниження ефекту теплових островів, а також у космічній техніці для регулювання температури супутників та космічних апаратів. Дослідники також розглядають можливість інтеграції таких матеріалів у текстиль, автомобільні салони та туристичне спорядження.
На відміну від традиційних методів, що потребують тривалих випробувань і призводять до обмежених конструкцій, штучний інтелект значно пришвидшив і ускладнив геометрію матеріалів, відкривши нові можливості для нанофотоніки. Команда вже працює над удосконаленням технології та її застосуванням у різних сферах.
Читайте також:
Прямо під час вивержень. Ісландські архітектори пропонують будувати міста з вулканічної лави
