A mesterséges intelligencia (AI, MI) és a gépi tanulás új szintre emeli az energiatakarékosságot: kutatók olyan speciális anyagokat hoztak létre, amelyek szelektíven képesek kibocsátani a hőt, ezzel jelentősen csökkentve az épületek hűtésigényét. A University of Texas at Austin és nemzetközi partnereik több mint 1500 különböző hőmeta-emittert (hőemissziót szabályozó anyagot) terveztek meg mesterséges intelligenciával, olyan precizitással, amelyet korábban kézi módszerekkel lehetetlen lett volna elérni.
Forradalmi hűtési hatékonyság a gyakorlatban
A kutatók négy különféle meta-emitter prototípust állítottak elő, és ezek hőmérséklet-csökkentő képességét egy modellépület tetején tesztelték. A legígéretesebb minta 5-20 °C-kal hűvösebben tartotta a tetőt négyórás közvetlen napsugárzás után, mint a kereskedelmi forgalomban kapható fehér vagy szürke festékek.
A számítások szerint ez a teljesítmény egy meleg éghajlatú városban - például Bangkokban vagy Rio de Janeiróban - évente akár 15.800 kilowattóra energiamegtakarítást eredményezhet egy átlagos társasház esetén. Ez tízszerese egy hagyományos háztartási légkondicionáló éves energiafogyasztásának.
Mesterséges intelligencia a hőmenedzsment szolgálatában
A kutatás kulcsa egy olyan MI-alapú algoritmus, amely a hőmeta-emitterek összetett, háromdimenziós szerkezetének automatikus tervezésére képes. Az eddigi manuális, próbálgatáson alapuló módszerekkel szemben az algoritmus hatékonyabban és gyorsabban találja meg az ideális geometriát és anyagtulajdonságokat. A fejlesztők szerint ez a megközelítés új korszakot nyithat a nanofotonikai eszközök fejlesztésében - azaz a fény és anyag kölcsönhatásának nanoszintű irányításában.
"A hőmeta-emitterek tervezése korábban időigényes és korlátozott volt. Most azonban az MI segítségével olyan teljesítményű anyagokat tudunk alkotni, amelyek korábban elképzelhetetlenek voltak" - mondta Yuebing Zheng, a kutatás vezetője.
Széleskörű alkalmazások - az épületektől az űrtechnikáig
A hőmeta-emitterek sokoldalúsága túlmutat az otthoni és irodai felhasználáson. A kutatócsoport hét különböző kategóriát dolgozott ki, amelyek városi hőszigethatás mérséklésére, űreszközök hőszabályozására, valamint textíliák és járművek hűtésére is alkalmasak lehetnek.
- Textiltechnológia: Az anyag beépíthető ruházatba vagy kültéri felszerelésbe, csökkentve a testhőt nyári környezetben.
- Járműipar: Autók borításában alkalmazva csökkentheti az utastér felmelegedését, így kevesebb légkondicionálásra van szükség.
- Űrtechnológia: Segíthet a napsugárzás és az űrbéli hősugárzás egyensúlyának szabályozásában, ami kulcsfontosságú a műholdak élettartama szempontjából.
A jövő: optimalizált hűtés intelligens anyagokkal
A kutatók következő célja az anyagok hatékonyságának további javítása és azok éles környezetben való tesztelése. Emellett az MI-alapú tervezési eljárást más területeken - például optikai szűrők, fényelnyelő panelek vagy intelligens burkolatok fejlesztésében - is szeretnék alkalmazni.
"A gépi tanulás nem mindenre megoldás, de a hőemissziós anyagok egyedi spektrális követelményei miatt ez a módszer különösen jól működik" - tette hozzá Kan Yao kutató, a tanulmány társszerzője.
Tény, hogy az MI által tervezett hűtőanyagok a passzív hőszabályozás új dimenzióját nyitják meg. Nemcsak a globális energiafelhasználás csökkentéséhez, hanem a fenntartható építészet és anyagtudomány fejlődéséhez is hozzájárulhatnak. Az ilyen típusú fejlesztések kulcsszerepet játszhatnak a klímaváltozás elleni küzdelemben is.
