Новое покрытие для крыш: как ИИ поможет охладить города Центральной Азии

Международная группа инженеров представила инновационное покрытие для крыш, разработанное с помощью искусственного интеллекта. Согласно данным, опубликованным в туркменских СМИ со ссылкой на The Caspian Post, эта технология способна охлаждать здания на 20 градусов Цельсия эффективнее, чем традиционные краски, что открывает перспективы для значительного снижения потребления электроэнергии в странах с жарким климатом.

Над проектом работали ученые из Техасского университета в Остине (США), Национального университета Сингапура, Шанхайского университета Цзяо Тун (Китай) и Университета Умео (Швеция). В основе разработки лежат так называемые «трехмерные тепловые мета-излучатели» — материалы, которые избирательно излучают тепло на разных длинах волн, тем самым повышая энергоэффективность. «Наша платформа машинного обучения автоматизирует разработку материалов, позволяя нам достигать превосходных свойств, которые ранее были немыслимы», — отметил один из ведущих исследователей проекта, профессор Юбин Чжэн.

Эффективность нового покрытия была подтверждена в ходе испытаний на макете дома. После четырех часов пребывания под полуденным солнцем крыши, обработанные мета-излучателями, оставались на 5–20 градусов холоднее по сравнению с крышами, окрашенными стандартной белой или серой краской. По оценкам экспертов, в условиях жаркого климата такой охлаждающий эффект может обеспечить экономию до 15 800 киловатт-часов электроэнергии в год для одного многоквартирного дома.

Для стран Центральной Азии, таких как Туркменистан, где летние температуры часто превышают 40°C, а нагрузка на электросети из-за кондиционеров достигает пиковых значений, внедрение подобной технологии может стать решением нескольких проблем. Это не только улучшит условия жизни населения, но и снизит нагрузку на энергетическую инфраструктуру, а также поможет в достижении целей устойчивого развития за счет сокращения выбросов углекислого газа.

Исследователи разработали семь типов мета-излучателей, подходящих для различных сфер применения. Помимо жилых и коммерческих зданий, технология может использоваться для борьбы с эффектом «городского теплового острова», в космической технике для терморегуляции аппаратов, а также в быту — например, в текстиле для охлаждающей одежды или в покрытиях для автомобилей. Соавтор исследования Кан Яо подчеркнул, что машинное обучение значительно ускорило процесс создания столь сложных материалов, который традиционно занимал много времени из-за метода проб и ошибок. Этот научный прорыв может также послужить стимулом для ученых в регионе для поиска собственных инновационных решений климатических проблем.