Искусственный интеллект создаёт краску, которая помогает зданиям охлаждаться 🌞🏢

Учёные из США, Китая, Сингапура и Швеции заявили, что искусственный интеллект помог создать новые виды краски, способные снижать температуру зданий на 5–20°C по сравнению с обычными покрытиями под палящим солнцем. Такие инновации обещают не только сделать города комфортнее, но и существенно снизить расходы на кондиционирование воздуха. 💡❄️

Используя машинное обучение, исследователи смогли подобрать формулы красок, которые лучше отражают солнечные лучи и эффективнее отдают тепло. Эти покрытия могут применяться не только на крышах зданий, но и на автомобилях, поездах, электрооборудовании и других объектах, которые подвержены перегреву.

По данным исследования, опубликованного в журнале Nature, нанесение одной из таких красок на крышу четырёхэтажного жилого дома в жарком климате, например, Рио-де-Жанейро или Бангкока, может сэкономить до 15 800 кВт·ч электроэнергии в год. Если использовать краску на 1 000 домов, этого хватит, чтобы обеспечить работу более 10 000 кондиционеров на целый год. 🌍⚡

Профессор Юэбин Чжен из Техасского университета отметил: «Наш подход с машинным обучением — это большой шаг вперёд в создании тепловых мета-излучателей. Автоматизация процесса и расширение области поиска позволяют создавать материалы с выдающимися свойствами, которых раньше просто не существовало».

Он добавил, что месяц работы по проектированию нового материала теперь занимает всего несколько дней с использованием ИИ. Учёные могут следовать рекомендациям алгоритмов по структуре и составу материалов, не тратя месяцы на многочисленные циклы тестирования и прототипирования.

Доктор Алекс Ганос из Имперского колледжа Лондона, также использующий ИИ для разработки материалов, подчеркнул: «Ситуация развивается стремительно. За последний год появилось множество стартапов, использующих генеративный ИИ для материаловедения». Машинное обучение позволяет исследователям рассчитывать миллионы возможных комбинаций и создавать материалы, которые раньше были недоступны из-за ограничений вычислительных мощностей.

Этот подход меняет традиционный процесс науки: теперь учёные могут сначала задать нужные свойства материала, а ИИ подбирает оптимальную структуру и состав. Такие технологии открывают путь к созданию энергоэффективных решений для строительства, транспорта и других отраслей. 🚀🎨