Матеріали, які допомагають охолодити ваш будинок без кондиціонера.

Міжнародна дослідницька група зі США, Китаю, Сінгапуру та Швеції щойно опублікувала новий метод розробки матеріалів, здатних ефективніше контролювати температуру.

Опубліковане в журналі Nature дослідження використовує технологію машинного навчання для розробки матеріалів, які називаються тепловими мета-випромінювачами, що можуть регулювати те, як вони поглинають і вивільняють тепло. Мета команди — створити матеріали, які допомагають знижувати температуру в будівлях, тим самим заощаджуючи енергію та потенційно знаходять застосування в космосі.

Щороку можна заощаджувати десятки тисяч кіловат енергії.

ФОТО: PEXELS

Термічна нанофотоніка , вивчення взаємодії між світлом і теплом у малому масштабі, є перспективною для досягнення успіхів у таких галузях, як енергетичні технології та термофотоелектрика. Однак розробка цих матеріалів часто є складною через залежність від методу спроб і помилок, що призводить до повільного прогресу. Традиційні методи часто обмежені простими формами та фіксованими матеріалами, що ускладнює пошук оптимальних рішень.

Машинне навчання прокладає шлях для створення матеріалів наступного покоління, що «самоохолоджуються».

Новий метод дослідницької групи використовує технологію машинного навчання для подолання цих обмежень. Система здатна обробляти складні тривимірні структури та широкий спектр матеріалів, навіть маючи лише невелику кількість даних. Перевага цього методу полягає в його здатності автоматично шукати серед мільйонів конструкцій для задоволення конкретних вимог, а також використовувати триплощинну модель, що розширює можливості проектування порівняно з попередніми двовимірними методами.

Дослідницька група створила понад 1500 різних матеріалів з різноманітними можливостями генерації тепла. Вони також протестували сім конструкцій, які продемонстрували кращі характеристики охолодження та оптичні характеристики порівняно з існуючими альтернативами. Співкерівник дослідження Юебін Чжен заявив: «Наша система машинного навчання являє собою значний крок вперед у проектуванні перегрівачів. Автоматизуючи процес, ми змогли створити матеріали з раніше неймовірними чудовими характеристиками».

Щоб перевірити доцільність системи, дослідницька група виготовила чотири матеріали та випробувала їх на даху прототипу будинку. Результати показали, що дах з покриттям мета-випромінювачами був на 5-20 градусів Цельсія холоднішим, ніж білий або сірий пофарбований дах після 4 годин перебування на сонці. За оцінками, цей охолоджувальний ефект може заощадити приблизно 15 800 кВт енергії на рік у багатоквартирному будинку в спекотних містах, таких як Ріо-де-Жанейро чи Бангкок.

Окрім застосування в житлових приміщеннях, ці матеріали можуть допомогти знизити температуру в містах, відбиваючи сонячне світло та вивільняючи тепло, тим самим пом'якшуючи ефект міського теплового острова, який сприяє глобальному потеплінню. Їх також можна використовувати в космічних апаратах для контролю температури або в повсякденних виробах, таких як охолоджувальні тканини для одягу та покриття автомобілів.

Професор Чжен наголосив, що традиційні методи часто є повільними та неоптимальними, тоді як нова структура відкриває більше можливостей для оптимізації дизайну матеріалів. Дослідницька група планує подальше вдосконалення технології та застосування її в галузі нанофотоніки, щоб використати потенціал машинного навчання в проектуванні високоефективних теплогенераторів.

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