Yapay zekâ ve makine öğrenmesiyle geliştirilen yeni nesil malzemeler, evlerin içini daha iyi soğutuyor, enerji tasarrufunu artırıyor. Evler, giysiler ve uzay teknolojisi gibi pek çok alanda kullanılması hedeflenen bu yenilik, enerji verimliliğinde devrim yaratabilir.
Detaylar haberimizde…
Yapay Zekâ ile Geliştirilen Termal Meta-Emiterler
Teksas Üniversitesi Austin’den bilim insanları, Şanghay Jiao Tong Üniversitesi, Singapur Ulusal Üniversitesi ve İsveç’teki Umea Üniversitesi ile iş birliği yaparak, karmaşık üç boyutlu termal meta-emiterler tasarlamak için makine öğrenmesi temelli yeni bir yöntem geliştirdi. Bu yöntem sayesinde, 1.500’den fazla farklı malzeme yaratıldı. Bu malzemeler, ısıyı kontrollü ve seçici bir şekilde yayabiliyor, böylece ısıtma ve soğutma işlemlerinde daha yüksek enerji verimliliği sağlanabiliyor.
Teksas Üniversitesi Mekanik Mühendisliği Bölümü’nden Prof. Yuebing Zheng, “Makine öğrenmesi tabanlı tasarım çerçevemiz, termal meta-emiter tasarımında büyük bir ilerleme anlamına geliyor. Süreci otomatikleştirip tasarım alanını genişleterek, önceki yöntemlerle hayal bile edilemeyen üstün performanslı malzemeler üretebiliyoruz” dedi.
Serinletme Testlerinde Büyük Enerji Tasarrufu
Araştırmacılar, geliştirdikleri dört farklı malzemeyi test etti. Bu malzemelerden biri model bir evin çatısına uygulandı ve standart beyaz ile gri ticari boyalarla karşılaştırıldı. Dört saat boyunca doğrudan öğle güneşine maruz kalan çatı, meta-emiter malzemeyle kaplandığında, diğer boyalarla kaplı çatılara kıyasla 5 ila 20 derece arasında daha serin kaldı.
Araştırma ekibi, bu soğutma performansına dayanarak, Rio de Janeiro veya Bangkok gibi sıcak şehirlerde bir apartman binasında yıllık yaklaşık 15.800 kilovat-saat enerji tasarrufu sağlanabileceğini tahmin etti. Karşılaştırma için, standart bir klima cihazının yıllık enerji tüketimi yaklaşık 1.500 kilovat-saat olarak biliniyor.
Şehirlerden Uzay Teknolojisine Geniş Uygulama Alanı
Bu malzemelerin potansiyel kullanımları sadece binalarla sınırlı kalmıyor. Araştırmacılar, makine öğrenmesi yöntemiyle, her biri farklı işlevlere yönelik yedi meta-emiter kategorisi geliştirdi.
Bu malzemeler, şehirlerde güneş ışığını yansıtarak ve belirli dalga boylarında ısı yayarak kentsel ısı adası etkisini azaltabilir. Betonarme yapıların yoğunluğuyla yükselen şehir sıcaklıklarını düşürerek çevresel fayda sağlama imkânı bulunuyor. Uzay teknolojisinde ise, bu malzemeler uzay araçlarının sıcaklık yönetimini optimize ederek, hem gelen güneş ışınımını hem de yayılan ısıyı daha verimli kontrol edebilir.
Tekstil ve Otomotiv Sektöründe Yeni Soğutma Teknolojileri
Termal meta-emiterler, günlük hayatımızdaki pek çok ürüne entegre edilme potansiyeline sahip. Giysilerde ve açık hava ekipmanlarında kullanılarak serinletme teknolojisi geliştirilebilir. Otomobillerde, güneş altında kalan araçların iç sıcaklığını azaltmak için kaplamalarda ve iç döşemelerde kullanılabilir.
Geleneksel olarak bu malzemelerin tasarım süreci zahmetli ve yavaş ilerliyordu. Basit geometrilerle sınırlı kalan önceki otomatik yöntemler, üç boyutlu karmaşık yapıyı yeterince başarıyla işleyemiyordu. Bu durum, performans açısından sınırlandırmalar getiriyordu.
Prof. Zheng, “Geleneksel yöntemler deneme-yanılma temelli ve emek yoğun olduğundan, etkili malzemeler üretmekte zorluk yaşanıyordu. Bizim yöntemimiz tasarımı hızlandırarak daha üstün özelliklere sahip malzemeler yaratmaya olanak sağlıyor” açıklamasını yaptı.
Gelecekte Nanofotonik Alanında Yeni Adımlar
Araştırmacılar, bu teknoloji üzerinde çalışmaya devam ederek nanofotonik alanının diğer yönlerine de uygulamalar geliştirmeyi planlıyor. Nanofotonik, ışık ve madde etkileşimini en küçük ölçeklerde inceleyen bilim dalı olarak, bu malzemelerin tasarımında kritik rol oynuyor.
Kan Yao, çalışmanın diğer yazarlarından ve Zheng’in araştırma grubundan araştırma görevlisi, “Makine öğrenmesi her soruna çözüm olmayabilir; ancak termal yönetim için gereken benzersiz spektral özellikler, yüksek performanslı termal emiterlerin tasarımında bu yöntemi özellikle uygun kılıyor” dedi.
Kaynakça:
“Ultrabroadband and band-selective thermal meta-emitters by machine learning” by Chengyu Xiao, Mengqi Liu, Kan Yao, Yifan Zhang, Mengqi Zhang, Max Yan, Ya Sun, Xianghui Liu, Xuanyu Cui, Tongxiang Fan, Changying Zhao, Wansu Hua, Yinqiao Ying, Yuebing Zheng, Di Zhang, Cheng-Wei Qiu and Han Zhou, 2 July 2025, Nature.
DOI: 10.1038/s41586-025-09102-y
SciTechDaily. (2025, July 13). AI Designs New Material To Cool Your Home and Slash Energy Bills. Retrieved from https://scitechdaily.com/ai-designs-new-material-to-cool-your-home-and-slash-energy-bills/
Derleyen: Eda Azap Öztemel
