Bahan-bahan yang membantu mendinginkan rumah Anda tanpa pendingin udara.

Sebuah tim peneliti internasional dari AS, Tiongkok, Singapura, dan Swedia baru saja menerbitkan metode baru untuk mendesain material yang mampu mengendalikan suhu dengan lebih efektif.

Diterbitkan dalam jurnal Nature , penelitian ini menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengembangkan material yang disebut meta-emitor termal, yang dapat mengatur cara mereka menyerap dan melepaskan panas. Tujuan tim adalah untuk menciptakan material yang membantu mengurangi suhu di dalam bangunan, sehingga menghemat energi dan berpotensi diterapkan di luar angkasa.

Dimungkinkan untuk menghemat puluhan ribu kilowatt energi setiap tahunnya.

FOTO: PEXELS

Nanofotonik termal, yaitu studi tentang interaksi antara cahaya dan panas dalam skala kecil, menjanjikan kemajuan di bidang-bidang seperti teknologi energi dan termofotovoltaik. Namun, mendesain material ini seringkali menantang karena bergantung pada metode coba-coba, yang menyebabkan kemajuan yang lambat. Metode tradisional seringkali terbatas pada bentuk yang sederhana dan material yang tetap, sehingga sulit untuk menemukan solusi yang optimal.

Pembelajaran mesin membuka jalan bagi material 'pendingin mandiri' generasi berikutnya.

Metode baru tim peneliti ini menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Sistem ini mampu memproses struktur tiga dimensi yang kompleks dan berbagai macam material, bahkan hanya dengan sedikit data. Keunggulan metode ini terletak pada kemampuannya untuk secara otomatis mencari melalui jutaan desain untuk memenuhi persyaratan tertentu, sekaligus memanfaatkan model tiga bidang, memperluas kemampuan desain dibandingkan dengan metode dua dimensi sebelumnya.

Tim peneliti menciptakan lebih dari 1.500 material berbeda dengan kemampuan menghasilkan panas yang beragam. Mereka juga menguji tujuh desain yang menunjukkan kinerja pendinginan dan optik yang unggul dibandingkan alternatif yang ada. Peneliti utama Yuebing Zheng menyatakan, "Kerangka kerja pembelajaran mesin kami merupakan lompatan besar dalam desain superheater. Dengan mengotomatiskan prosesnya, kami mampu menciptakan material dengan kinerja unggul yang sebelumnya tak terbayangkan."

Untuk menguji kelayakan sistem tersebut, tim peneliti membuat empat material dan mengujinya di atap rumah prototipe. Hasilnya menunjukkan bahwa atap yang dilapisi meta-emiter lebih dingin 5 hingga 20 derajat Celcius dibandingkan atap yang dicat putih atau abu-abu setelah 4 jam terpapar sinar matahari. Diperkirakan efek pendinginan ini dapat menghemat sekitar 15.800 KW energi per tahun di gedung apartemen di kota-kota panas seperti Rio de Janeiro atau Bangkok.

Selain aplikasi perumahan, material ini dapat membantu mengurangi suhu perkotaan dengan memantulkan sinar matahari dan melepaskan panas, sehingga mengurangi efek pulau panas perkotaan, yang merupakan faktor penyebab pemanasan global. Material ini juga dapat digunakan dalam pesawat ruang angkasa untuk pengendalian suhu, atau dalam produk sehari-hari seperti kain pendingin untuk pakaian dan pelapis mobil.

Profesor Zheng menekankan bahwa metode tradisional seringkali lambat dan kurang optimal, sementara kerangka kerja baru membuka lebih banyak pilihan untuk mengoptimalkan desain material. Tim peneliti berencana untuk lebih meningkatkan teknologi ini dan menerapkannya di bidang nanofotonik untuk memanfaatkan potensi pembelajaran mesin dalam mendesain generator panas efisiensi tinggi.

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