AUSTIN / LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Welt, die zunehmend von hohen Temperaturen und steigenden Energiekosten betroffen ist, könnten neue Materialien, die von Künstlicher Intelligenz entwickelt wurden, eine lösungsorientierte Wende bringen. Diese innovativen Materialien versprechen, Dächer um bis zu 20 Grad Celsius zu kühlen, ohne dabei auf Strom oder Klimaanlagen zurückzugreifen.
Die Entwicklung neuer Materialien zur passiven Kühlung von Gebäuden könnte einen bedeutenden Einfluss auf die Art und Weise haben, wie wir mit Hitze umgehen. Forschende aus den USA haben mithilfe von Künstlicher Intelligenz sogenannte thermische Meta-Emitter entwickelt, die in der Lage sind, Wärme gezielt abzugeben oder zu reflektieren. Diese Technologie könnte insbesondere in heißen Regionen den Energiebedarf für Klimaanlagen erheblich reduzieren.
Die Grundlage dieser Innovation bildet ein Algorithmus, der auf maschinellem Lernen basiert. Anstatt Materialien durch langwierige Experimente zu testen, berechnet das System, welche Materialkombinationen in bestimmten Umgebungen am effektivsten funktionieren. Dies ermöglicht eine präzise Steuerung der Wärmestrahlung, die nicht nur in Gebäuden, sondern auch in Kleidung oder Fahrzeugen Anwendung finden könnte.
Ein internationales Forschungsteam, bestehend aus Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der University of Texas in Austin, der Shanghai Jiao Tong University, der National University of Singapore und der Umea University in Schweden, hat diese Materialien entwickelt. Ihr gemeinsames Ziel ist es, neue Wege zur passiven Kühlung zu erschließen, die keinen Stromverbrauch erfordern. Die Ergebnisse ihrer Arbeit zeigen, dass ein Einfamilienhaus in Städten wie Bangkok oder Rio de Janeiro durch diese passive Kühlung bis zu 15.800 Kilowattstunden Energie pro Jahr einsparen könnte.
Die praktischen Tests der Materialien auf einem Modellhaus zeigten, dass das neue Material das Dach in der Mittagshitze um bis zu 20 Grad Celsius kühler hielt als herkömmliche Materialien. Allerdings war der Unterschied zur herkömmlichen weißen Farbe nicht so groß, wie man vielleicht erwarten würde, und betrug nur etwa drei Grad Celsius. Dennoch sind die neuen Materialien in Regionen mit dauerhaft hohen Temperaturen von großem Interesse.
Die Forschenden sehen auch Einsatzmöglichkeiten weit über den Hausbau hinaus. So könnten thermische Meta-Emitter helfen, den städtischen Wärmeinseleffekt zu reduzieren, der durch Betonflächen und fehlende Vegetation entsteht. Auch in der Raumfahrt könnten Raumfahrzeuge mit speziellen Beschichtungen ausgestattet werden, die sowohl Sonnenstrahlung reflektieren als auch interne Wärme nach außen abgeben.
Die Entwicklung dieser Materialien ist ein Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen die Materialforschung revolutionieren kann. Traditionelle Verfahren können die komplexen, dreidimensionalen Strukturen thermischer Meta-Emitter nur schwer abbilden. Durch die KI-gestützte Suche im Designraum lassen sich nun gezielt Materialien mit bestimmten spektralen Eigenschaften entwickeln, die Wärme effizienter abgeben oder reflektieren.
Die Arbeit der Forschenden gehört zum Bereich der Nanophotonik, der sich mit der Wechselwirkung von Licht und Material auf sehr kleinen Skalen beschäftigt. Der Einsatz von maschinellem Lernen könnte in Zukunft auch in anderen Bereichen dieser Disziplin Anwendung finden. Kan Yao, Ko-Autor der Studie, betont, dass die besonderen spektralen Anforderungen des Wärmemanagements das maschinelle Lernen besonders geeignet für die Entwicklung von Hochleistungs-Wärmeemittern machen.
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