Техаський університет в Остіні, разом із партнерами з Шанхайського університету Цзяо Тун, Національного університету Сінгапуру й Університету Умео у Швеції, застосували штучний інтелект і машинне навчання для проєктування складних тривимірних теплових метавипромінювачів. Вони здатні вибірково випромінювати тепло та контролювати нагрівання й охолодження поверхонь, повідомляє SciTechDaily.
Система машинного навчання створила понад 1500 унікальних матеріалів із гнучкою функцією контролю тепловипромінювання. Така автоматизація процесу дозволяє проєктувати структури, що забезпечують оптимальне охолодження. У ході випробувань зразок, нанесений на дах змодельованого будинку, після чотирьох годин прямого сонячного освітлення залишався на 5-20 °C холоднішим порівняно зі стандартною білою чи сірою фарбою. Це також може привести до зменшення споживання енергії на ~15 800 кВт-год на рік у багатоквартирному будинку в жаркому кліматі.
“Автоматизуючи процес і розширюючи простір проєктування, ми можемо створювати матеріали з чудовими характеристиками, які раніше були немислимими”, – пояснює співкерівник дослідження, професор кафедри машинобудування імені Вокера Інженерної школи Кокрелла Юебін Чжен.
Дослідження показало, що ці метавипромінювачі можуть застосовуватися не тільки в будівництві. Вчені розробили сім типів метавипромінювачів, кожен з яких призначений для виконання конкретної функції. Ці матеріали можуть застосовуватися в міських умовах для зниження температури – вони відбивають сонячне світло та випромінюють тепло на певних довжинах хвиль, що допомагає боротися з ефектом міського теплового острова, викликаним щільною забудовою та нестачею зелених насаджень. Крім того, їх можна використовувати в космічних технологіях для точного контролю температури апаратів, завдяки ефективному керуванню поглинання і випромінювання тепла.
Теплові метавипромінювачі мають потенціал також для широкого повсякденного використання. Їх можна вбудовувати в текстиль і тканини, що дасть змогу покращити системи охолодження одягу та екіпірування для активного способу життя. Обгортання автомобілів такими матеріалами або використання їх у внутрішній обробці салону може зменшити нагрівання під час перебування машини під прямим сонцем.
Матеріали демонструють перевагу над традиційним підходом: звичайний спосіб проєктування метавипромінювачів був громіздким і лінійним, обмежуючи складність структури. За словами дослідників, машинне навчання дозволяє створювати тривимірні ієрархії з високими характеристиками, яких раніше було неможливо досягти.
Випробування показали, що один із чотирьох створених матеріалів у польових умовах охолоджував змодельовану поверхню довготривало й ефективно. Оцінка охолоджувального ефекту дозволяє потенційно зменшити енергоспоживання кондиціонерів у спекотному регіоні на величину еквівалентну приблизно десятка кондиціонерів на одну будівлю. Дослідники планують удосконалювати цю технологію та розширити її застосування в нанофотоніці – галузі, що вивчає взаємодію світла й матерії у надмалих масштабах.
“Машинне навчання не може бути рішенням для усіх проблем, але унікальні спектральні вимоги до теплового управління роблять його особливо придатним для проєктування високопродуктивних теплових випромінювачів”, – підсумував співавтор дослідження Кан Яо.
Раніше повідомлялося, що аномальна спека, яка охопила Західну Європу, спричинила близько 2300 смертей у 12 містах, за попередніми оцінками вчених. Температурні рекорди, які сягали понад 40 °C в Іспанії та спричинили масштабні пожежі у Франції, стали наслідком зміни клімату, що підвищила інтенсивність спеки на 4 °C. Науковці наголошують, що більшість смертей від перегріву не фіксуються офіційно і це ускладнює точний підрахунок.
