Des matériaux qui permettent de rafraîchir votre maison sans climatisation.

Publiée dans la revue Nature , cette recherche utilise l'apprentissage automatique pour développer des matériaux appelés méta-émetteurs thermiques, capables de réguler l'absorption et la libération de chaleur. L'objectif de l'équipe est de créer des matériaux permettant de réduire la température dans les bâtiments, et ainsi de réaliser des économies d'énergie, avec des applications potentielles dans le domaine spatial.

Vật liệu có thể khiến máy điều hòa trở nên lỗi thời - Ảnh 1. — Il est possible d'économiser des dizaines de milliers de kilowatts d'énergie chaque année.

La nanophotonique thermique, qui étudie l'interaction entre la lumière et la chaleur à l'échelle nanométrique, offre des perspectives prometteuses pour des avancées dans des domaines tels que les technologies énergétiques et le photovoltaïque thermique. Cependant, la conception de ces matériaux est souvent complexe car elle repose sur des méthodes empiriques, ce qui ralentit les progrès. Les méthodes traditionnelles sont souvent limitées par des formes simples et des matériaux fixes, ce qui rend difficile la recherche de solutions optimales.

L'apprentissage automatique ouvre la voie à la prochaine génération de matériaux « auto-refroidissants ».

La nouvelle méthode de l'équipe de recherche utilise l'apprentissage automatique pour surmonter ces limitations. Le système est capable de traiter des structures tridimensionnelles complexes et une grande variété de matériaux, même avec un volume de données réduit. La force de cette méthode réside dans sa capacité à parcourir automatiquement des millions de conceptions pour répondre à des exigences spécifiques, tout en utilisant un modèle tridimensionnel, ce qui élargit les possibilités de conception par rapport aux méthodes bidimensionnelles précédentes.

L'équipe de recherche a créé plus de 1 500 matériaux différents aux propriétés de génération de chaleur variées. Elle a également testé sept conceptions qui ont démontré des performances de refroidissement et optiques supérieures aux solutions existantes. Yuebing Zheng, co-responsable de l'étude, a déclaré : « Notre cadre d'apprentissage automatique représente une avancée majeure dans la conception des surchauffeurs. En automatisant le processus, nous avons pu créer des matériaux aux performances supérieures jusqu'alors inimaginables. »

Pour tester la faisabilité du système, l'équipe de recherche a fabriqué quatre matériaux et les a testés sur le toit d'une maison prototype. Les résultats ont montré qu'après quatre heures d'exposition au soleil, le toit recouvert du méta-émetteur était de 5 à 20 degrés Celsius plus frais qu'un toit peint en blanc ou en gris. On estime que cet effet rafraîchissant pourrait permettre d'économiser environ 15 800 kWh d'énergie par an dans un immeuble d'habitation situé dans des villes chaudes comme Rio de Janeiro ou Bangkok.

Au-delà des applications résidentielles, ces matériaux peuvent contribuer à réduire les températures urbaines en réfléchissant la lumière du soleil et en dissipant la chaleur, atténuant ainsi l'effet d'îlot de chaleur urbain, facteur aggravant du réchauffement climatique. Ils peuvent également être utilisés dans les engins spatiaux pour la régulation de la température, ou dans des produits du quotidien tels que les tissus rafraîchissants pour vêtements et les revêtements automobiles.

Le professeur Zheng a souligné que les méthodes traditionnelles sont souvent lentes et sous-optimales, tandis que le nouveau cadre offre davantage de possibilités pour l'optimisation de la conception des matériaux. L'équipe de recherche prévoit de perfectionner cette technologie et de l'appliquer au domaine de la nanophotonique afin d'exploiter le potentiel de l'apprentissage automatique pour la conception de générateurs de chaleur à haut rendement.

Source : https://thanhnien.vn/vat-lieu-giup-lam-mat-nha-ma-khong-can-dieu-hoa-185251018180423352.htm