에어컨 없이 집을 시원하게 해주는 재료들.

미국, 중국, 싱가포르, 스웨덴의 국제 연구팀이 온도를 더욱 효과적으로 제어할 수 있는 소재를 설계하는 새로운 방법을 발표했습니다.

학술지 네이처 에 발표된 이 연구는 기계 학습 기술을 활용하여 열 흡수 및 방출 방식을 조절할 수 있는 '열 메타 방출기'라는 소재를 개발했습니다. 연구팀의 목표는 건물의 온도를 낮춰 에너지를 절약하고, 나아가 우주 분야에도 적용할 수 있는 소재를 만드는 것입니다.

매년 수만 킬로와트의 에너지를 절약할 수 있습니다.

사진: 펙셀스

열 나노광학은 극미세 규모에서 빛과 열의 상호작용을 연구하는 분야로, 에너지 기술 및 열광전지 분야를 발전시킬 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 이러한 소재를 설계하는 것은 시행착오 방식에 의존하는 경우가 많아 어려움이 따르며, 이로 인해 연구 진행 속도가 더딥니다. 기존 방식은 단순한 형태와 고정된 소재에 국한되는 경우가 많아 최적의 솔루션을 찾기가 어렵습니다.

머신러닝은 차세대 '자체 냉각' 소재의 길을 열어줍니다.

연구팀의 새로운 방법은 머신러닝 기술을 활용하여 이러한 한계를 극복합니다. 이 시스템은 적은 양의 데이터만으로도 복잡한 3차원 구조와 다양한 재료를 처리할 수 있습니다. 이 방법의 강점은 수백만 개의 설계 중에서 특정 요구 사항을 충족하는 설계를 자동으로 검색할 수 있다는 점과, 3차원 모델을 활용하여 기존의 2차원 방식에 비해 설계 가능성을 확장했다는 점입니다.

연구팀은 다양한 발열 능력을 가진 1,500가지 이상의 소재를 개발했습니다. 또한 기존 대안보다 냉각 및 광학 성능이 뛰어난 7가지 설계를 테스트했습니다. 공동 연구 책임자인 웨빙 정(Yuebing Zheng)은 "우리의 머신러닝 프레임워크는 과열기 설계에 있어 획기적인 도약을 의미합니다. 프로세스를 자동화함으로써 이전에는 상상할 수 없었던 뛰어난 성능의 소재를 만들 수 있었습니다."라고 밝혔습니다.

연구팀은 시스템의 실현 가능성을 검증하기 위해 네 가지 소재를 제작하여 시제품 주택 지붕에 적용해 실험했습니다. 그 결과, 메타 방출체 코팅이 된 지붕은 4시간 동안 햇볕에 노출된 후 흰색이나 회색 페인트칠을 한 지붕보다 5~20도 낮은 온도를 유지했습니다. 이러한 냉각 효과는 리우데자네이루나 방콕과 같은 더운 도시의 아파트에서 연간 약 15,800kW의 에너지 절감 효과를 가져올 것으로 추산됩니다.

주거용 외에도 이러한 소재는 햇빛을 반사하고 열을 방출하여 도시 온도를 낮추는 데 도움을 줄 수 있으며, 지구 온난화의 주요 원인 중 하나인 도시 열섬 현상을 완화할 수 있습니다. 또한 우주선의 온도 조절이나 의류용 냉각 직물 및 자동차 코팅과 같은 일상 제품에도 사용될 수 있습니다.

정 교수는 기존 방식은 종종 느리고 최적화가 어려운 반면, 새로운 프레임워크는 재료 설계 최적화를 위한 더 많은 선택지를 제공한다고 강조했습니다. 연구팀은 이 기술을 더욱 개선하여 나노광학 분야에 적용하고, 머신러닝을 활용하여 고효율 열 발생기를 설계하는 데 잠재력을 극대화할 계획입니다.

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