Машиналык үйрөнүү (machine learning) жана жасалма интеллект колдонулуп иштелип чыккан жаңы материалдар үйүңүздү салкын кармап, энергия чыгымдарын азайтууга жардам бериши мүмкүн.
Техастагы Остин университетинин (The University of Texas at Austin), Шанхай Цзяо Тонг университетинин (Shanghai Jiao Tong University), Сингапур улуттук университетинин (National University of Singapore) жана Швециядагы Умеа университетинин (Umeå University in Sweden) изилдөөчүлөрү үч өлчөмдүү татаал термиялык мета-эмиттерлерди жаратуучу жаңы ыкмаларды иштеп чыгышты. Бул илимий ачылыш тууралуу Техас университетинин Остин шаарындагы Кокрелл инженердик мектебинин интернет баракчасына чыкты.
Ал эми бул илимий ачылышка негиз берген изилдөө Nature журналында жарык көргөн.
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09102-y
Жаңы ыкма жасалма интеллектке негизделген жана 1 500дөн ашуун түрдүү материалдарды жаратууга мүмкүндүк берди. Алар жылуулукту ар кандай деңгээлде жана ыкмада бөлүп чыгара алышат. Бул болсо жылуулук жана муздатууну так башкарууга жардам берип, энергияны үнөмдөөгө шарт түзөт.
«Биздин машиналык үйрөнүүчү система термиялык мета-эмиттерлердин дизайнын түзүүдө чоң секирик болду. Бул ыкма автоматташтырылган жана мүмкүн болгон дизайн аймагын кеңейтет. Натыйжада, буга чейин мүмкүн болбогон жогорку натыйжалуулуктагы материалдарды жаратууга болот», — деди Остин университетинин инженерия мектебинин өкүлү, профессор Юэбин Чжэн (Yuebing Zheng).
Системаны текшерүү үчүн изилдөөчүлөр төрт башка материал жасап, алардын иштөөсүн анализдешти. Андан соң бул материалдардын бирин кичи үйдүн чатырына колдонуп, анын муздатуу мүмкүнчүлүгүн коммерциялык боёктор менен салыштырышты. Түш мезгилинде, 4 сааттык күн тийген соң, мета-эмиттер менен капталган чатыр орточо эсеп менен ак жана боз боёктор колдонулган чатырларга караганда 5тен 20 градуска чейин салкыныраак болгон.
Изилдөөчүлөр бул деңгээлдеги муздатуу, мисалы, ысык климаттагы шаарларда — Рио-де-Жанейро же Бангкок сыяктуу — жайгашкан көп кабаттуу үйлөрдө жылына 15 800 киловатт саат энергияны үнөмдөй алат деп эсептешүүдө. Салыштырмалуу, кадимки аба кондиционери жылына орточо 1 500 киловатт саат энергия сарптайт.
Бирок бул технологиянын колдонулушу үйлөр менен кеңселерди гана чектебейт. Изилдөөчүлөр машиналык үйрөнүүчү ыкманын жардамы менен жети түрдүү мета-эмиттерди иштеп чыгышты жана алардын ар биринин өзгөчө касиети жана колдонуу чөйрөсү бар.
Бул мета-эмиттерлер күндүн нурун чагылдырып, жылуулукту белгилүү узундуктагы толкундарда бөлүп чыгарат. Алар шаар ичиндеги температураны төмөндөтүү үчүн да колдонулушу мүмкүн. Мындай ыкма “шаардык ысык арал” эффектин — жашыл өсүмдүктөрдүн жоктугу жана бетон көп болгондуктан пайда болгон ысык аба массаларын — азайта алат.
Ал тургай бул технологияны космос мейкиндигинде да колдонууга мүмкүн: мисалы, күн нурун чагылдырып жана жылуулукту эффективдүү бөлүп чыгаруу аркылуу космостук кемелердин температурасын жөнгө салууга шарт түзөт.
Бул технология келечекте күнүмдүк колдонулчу буюмдарга да интеграцияланышы мүмкүн. Мисалы, кийим-кечелерде, чатырларда же сыртта колдонулуучу жабдууларда салкындыкты сактоочу жаңы технология катары пайдаланууга болот. Унааларга каптоо же ички бөлүктөрүнө жайгаштыруу аркылуу күнгө тийип турганда ысып кетүүдөн сактап, салкындыкты кармап турууга жардам берет.
Буга чейин мындай материалдарды иштеп чыгуу салттуу, абдан татаал жана убакытты талап кылган процесс болгон. Көпчүлүк автоматташтырылган системалар мета-эмиттерлердин үч өлчөмдүү структурасынын татаалдыгын толук иштеп чыга алышкан эмес. Алар көбүнчө жөнөкөй формаларды гана — жука пленкалар же жалпак катмарларды — иштеп чыгууга жетишкен, бирок бул материалдар көп учурда керектүү талаптарга жооп бере албай калат.
«Салттуу түрдө мындай материалдарды иштеп чыгуу жай жүрөт жана көп эмгекти талап кылат, негизинен, көп ката кетирүүчү ыкмаларга таянат», — деди Чжэн. «Мындай ыкмалар натыйжасыз дизайндарды жаратып, керектүү касиеттерге ээ болбогон материалдарды алып келет».
Изилдөөчүлөр бул технологияны дагы да өркүндөтүп, аны нанофотоника — жарык менен заттын өтө кичинекей масштабдагы аракеттенүүсү — тармагында кеңири колдонуу максатын көздөшүүдө.
«Жасалма интеллект бардык нерсенин чечими болбошу мүмкүн, бирок термиялык башкаруунун өзгөчө спектралдык талаптарын эске алганда, бул технология жогорку натыйжалуу жылуулук чыгаруучу материалдарды түзүү үчүн эң ылайыктуу», — деди изилдөөнүн авторлорунун бири Кан Яо (Kan Yao).
Илимий терминдерге түшүндүрмө:
Машиналык үйрөнүү – компьютерлерди маалыматтар аркылуу өз алдынча үйрөнүүгө жана жакшырган чечимдерди кабыл алууга үйрөткөн жасалма интеллекттин бир тармагы.
Термиялык мета-эмиттер – жылуулукту көзөмөлгө алынган түрдө бөлүп чыгара алган атайын инженердик дизайн менен жасалган материал.
Коммерциялык боёк – курулушта жана күнүмдүк турмушта кеңири колдонулган стандарттык боёк түрү.
“Шаардык ысык арал” эффекти – шаарлардын жашыл аянттар аз болгондуктан жана бетон, асфальт көп болгондуктан температуранын көтөрүлүшүнө алып келген табигый көрүнүш.
Нанофотоника – жарык менен заттын өтө кичинекей масштабдагы (нанометр деңгээлиндеги) өз ара аракеттенүүсүн изилдеген илим.
Спектралдык талаптар – материал жарыкты же жылуулукту кайсы толкун узундугунда бөлүп чыгара алары боюнча коюлган техникалык талаптар.
Шилтемелер:
- Маалымат макала Техас университетинин Остин шаарындагы Кокрелл инженердик мектебинин https://cockrell.utexas.edu/news/archive/10216-ai-created-materials-could-make-your-energy-bill-cheaper интернет баракчасынан которулду.
- Бул илимий ачылышка негиз берген изилдөө Nature журналында https://www.nature.com/articles/s41586-025-09102-y жарыяланган.
- Сүрөт Кокрелл инженердик мектебинин интернет баракчасынан алынды.
- Илимий терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.
