Боите направени со помош на вештачка интелигенција би можеле да го намалат ефектот на „топлотен остров“ во градовите и да ги намалат трошоците за климатизација, велат научниците, бидејќи машинското учење го забрзува создавањето нови материјали за сè, од електрични мотори до зафаќање на јаглерод.

Експертите за материјали користеле вештачка интелигенција за да формулираат нови премази што можат да ги одржат зградите помеѓу пет и 20 степени поладни по изложувањето на пладневното сонце. Ваквите бои би можеле да се нанесат и на автомобили, возови, електрична опрема и други предмети на кои ќе им треба повеќе ладење како што се зголемуваат температурите поради глобалното затоплување.

Боја којашто ја рефлектира светлината би можела да придонесе за помало загребање на градбите

Користејќи машинско учење, истражувачите на универзитетите во САД, Кина, Сингапур и Шведска дизајнираа нови формули за бои што најдобро ги рефлектираат сончевите зраци и емитуваат топлина, според рецензирана студија објавена во научното списание Nature.

Тоа е најновиот пример за користење на вештачка интелигенција за заобиколување на традиционалните пристапи кон научни откритија кои бараат експериментални обиди.

Минатата година, британската компанија MatNex користеше вештачка интелигенција за да создаде нов вид отпорен магнет што се користи во моторите на електричните возила за да се избегне употребата на ретки земни метали, чиешто рударство резултира со огромни емисии на јаглерод.

Мајкрософт објави алатки за вештачка интелигенција за да им помогне на истражувачите брзо да дизајнираат нови неоргански материјали - честопати кристални структури што се користат во соларни панели и медицински импланти. Исто така, постои надеж дека некои од новите материјали ќе бидат подобри во зафаќањето на јаглеродот од атмосферата и дека батериите би можеле да бидат поефикасни.

Студијата за бојата ја спроведоа научници од Универзитетот во Тексас во Остин, Универзитетот Џиао Тонг во Шангај, Националниот универзитет во Сингапур и Универзитетот Умеа во Шведска. Таа откри дека примената на една од неколкуте нови бои создадени од вештачка интелигенција на покривот на четирикатна станбена зграда може да заштеди до 15 800 киловат-часови енергија годишно во климатски услови како Рио де Жанеиро или Бангкок.

Доколку бојата се нанесе на 1000 згради, би можела да заштеди доволно електрична енергија за напојување на повеќе од 10 000 клима-уреди во текот на една година.

„Начинот на кој го гледаме и користиме машинското учење претставува значаен чекор напред во дизајнот на термички мета-емитери. Со автоматизирање на процесот и проширување на можностите за дизајн, можеме да создадеме материјали со супериорни перформанси што претходно беа незамисливи“, рече Јуебинг Женг, професор на Универзитетот во Тексас и еден од водачите на тимот што ја спроведе студијата.

Според него, околу еден месец човечка работа на дизајнирање на нов материјал била завршена за само неколку дена за време на истражувањето со употреба на вештачка интелигенција, што резултирало со нови материјали кои можеби никогаш немало да бидат откриени преку обиди и грешки.

Д-р Алекс Ганозе, професор по хемија на Империјал колеџ во Лондон, кој исто така користи машинско учење за дизајнирање нови материјали, истакнува дека работите се движат многу брзо во оваа област: „Во последната година или приближно толку, имаше толку многу стартапи кои се обидуваа да користат генеративна вештачка интелигенција за материјали.“

Процесот на дизајнирање нов материјал, вели д-р Ганозе, може да бара пресметување на милиони потенцијални комбинации.

Вештачката интелигенција им овозможува на научниците за материјали да ги надминат претходните ограничувања со моќта на компјутерите. Тоа исто така значи дека традиционалниот процес на создавање нови материјали, а потоа и тестирање на нивните својства, може да се промени, при што научниците однапред ќе ѝ кажат на вештачката интелигенција какви својства сакаат.

Извор The Guardian