텍사스 대학교(미국), 상하이 교통 대학교(중국), 싱가포르 국립 대학교, 우메오 대학교(스웨덴)의 과학자들 로 구성된 연구팀은 최근 소재 디자인에 인공지능을 적용하는 연구 프로젝트를 발표했습니다. 그 결과, 지붕, 차량 및 실외 장비의 표면을 기존 페인트보다 5~20°C까지 냉각할 수 있는 차세대 열 반사 페인트가 개발되었습니다.
이 제품은 수백만 가지의 재료 조합을 단 며칠 만에 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 머신러닝 모델을 사용하여 개발되었습니다. 이는 AI를 활용하여 더운 도시 지역의 에너지 및 기후 문제를 해결하는 데 있어 중요한 진전으로 여겨집니다.
이 팀은 머신 러닝을 활용해 이전처럼 복잡한 시행착오 과정을 거치지 않고도 단시간에 열을 효과적으로 줄이는 일련의 새로운 페인트 공식을 성공적으로 설계했습니다.
실험 결과, 방콕이나 리우데자네이루처럼 더운 날씨에 4층 건물 지붕에 이 페인트를 칠하면 연간 최대 15,800kWh의 에어컨 사용량을 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. 1,000개 건물에 이 페인트를 적용하면 연간 10,000대 이상의 에어컨을 가동할 수 있는 양입니다. 특히 장기간 더운 계절에 전력 과부하에 시달리는 도시들을 고려하면 이는 매우 인상적인 수치입니다.
새로운 페인트는 두 가지 핵심 요소를 기반으로 설계되었습니다. 태양 복사선(특히 가시광선과 근적외선 영역)을 반사하는 동시에, 적외선을 방출하여 열을 대기로 방출하는 기능입니다. 이러한 특성은 머신러닝 알고리즘을 통해 최적화되어 연구 시간을 크게 단축하고 제품 효율성을 높입니다.
AI는 과학자들이 단시간에 수백만 가지 재료 조합을 시뮬레이션할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 원하는 특성을 가진 재료를 "주문"할 수 있도록 해줍니다. 재료를 직접 만들고 측정하는 대신, 이제 사용자는 AI에게 단열성, 고강도, 저비용 등 특정 요건을 충족하는 레시피를 찾아달라고 요청할 수 있습니다.
열 반사 페인트는 지붕뿐만 아니라 자동차, 컨테이너, 옥외 통신 장비, 산업 플랜트 등에도 널리 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 대도시의 "도시 열섬 현상"을 줄이고 에너지 효율을 높이는 데 있어 실현 가능한 방향으로 여겨집니다.
AI를 활용한 신소재 개발 트렌드가 확산되고 있습니다. 마이크로소프트와 같은 일부 대형 기술 기업들은 태양 전지와 의료 기기에 사용되는 무기 소재의 설계를 지원하는 툴킷을 출시했습니다. 영국의 스타트업 MatNex는 AI를 활용하여 희토류를 사용하지 않는 자석을 개발하여 전기 자동차 제조 비용과 오염을 줄였습니다. 이러한 혁신은 AI가 소프트웨어 산업뿐만 아니라 물리, 화학, 환경 분야에서도 중요한 역할을 수행하고 있음을 보여줍니다.
AI가 설계한 페인트가 곧 시장에 출시될 수 있습니다. 소재 연구 과정을 몇 개월에서 며칠로 단축하면 에너지 효율과 기후 변화 분야에서 다양한 혁신을 가속화할 가능성도 열립니다.
출처: https://khoahocdoisong.vn/ai-tao-ra-son-chong-nong-giup-giam-nhet-mai-nha-toi-20-do-c-post1552346.html
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