Los paisajes cubiertos de blanco de muchos pueblos españoles son el reflejo histórico de cómo la ciencia, revestida de sabiduría popular, ha ayudado a hacer frente al calor extremo. Es la misma ciencia que sigue intentando refrigerar los edificios y rebajar el consumo de aire acondicionado reinventando los tipos de pintura que se usan con nuevos materiales y apoyándose en la inteligencia artificial para ello.

Desde hace años, existen nuevas pinturas capaces de reducir hasta 12 grados la temperatura, mientras otras prometen rebajar un 40% el consumo del aire acondicionado. Investigadores de todo el mundo persiguen este objetivo; no se limitan a fabricar pinturas, con estos materiales que repelen el calor se pueden fabricar toda clase de objetos.

Imagine un vehículo que se mantiene fresco incluso estando horas aparcado bajo el sol o poder llevar puesta una camiseta que evita sufrir golpes de calor cuando se trabaja o hace ejercicio al aire libre. Este tipo de innovación es incluso necesaria en el espacio, los materiales metaemisores térmicos pueden ayudar a controlar el calor de las naves espaciales frente a la radiación solar o el calor de sus propulsores.

Investigadores de la Universidad de Texas en Austin, la Universidad Jiao Tong de Shanghái, la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Umea en Suecia han trabajado conjuntamente en este proyecto que ha dado como resultadoel desarrollo de materiales capaces de mantener un edificio a pleno sol entre 5 y 20 grados Celsius más frío y ahorrar hasta 15.800 kilovatios de aire acondicionado al año en un edificio.

Usando la IA

El avance conseguido por este amplio equipo de científicos está en el nuevo enfoque llevado a cabo mediante aprendizaje automático para crear estos materiales metaemisores térmicos tridimensionales complejos. Crear este tipo de materiales requiere un proceso muy complejo, por lo que la IA se ha impuesto como una herramienta capaz de acelerar el trabajo.

"Tradicionalmente, el diseño de estos materiales ha sido un proceso lento y laborioso, basado en métodos de prueba y error", afirmó Zheng. El diseño se automatiza de forma inversa para conseguir un gran número de posibles combinaciones de metaestructuras y materiales.

El proyecto se centra en el campo de estudio de la nanofotónica, la ciencia que analiza la relación entre la luz y la materia, o dicho de otra forma, cómo interacciona la luz y la materia en las escalas más pequeñas. Este campo de estudio permite avances fundamentales en aplicaciones tecnológicas que van desde la tecnología energética hasta el procesamiento de la información.

Basándose en el aprendizaje automático, el equipo ha conseguido desarrollar más de 1.500 materiales diferentes que emiten calor de forma selectiva a diferentes niveles y maneras. "Al automatizar el proceso y ampliar el espacio de diseño, podemos crear materiales con un rendimiento superior, antes inimaginable", Yuebing Zheng, profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica Walker de la Escuela de Ingeniería Cockrell y colíder del estudio publicado en Nature.

El equipo consiguió desarrollar siete clases de metaemisores, cada uno con diferentes potencias y aplicaciones. Aseguran que su proceso ha dado mejores resultados que en otros proyectos similares, "este enfoque a menudo resulta en diseños deficientes y limita la capacidad de crear materiales con las propiedades necesarias para ser eficaces".

El uso de la inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de nuevos materiales no es nuevo. Empresas tan conocidas como Google ya aplican esta metodología. Los algoritmos entrenados para esta tarea, juegan con las combinaciones sin miedo, todo mediante computación.

Después es tarea de los investigadores analizar el trabajo de la IA y poner a prueba aquellos materiales que ha creado. Este proceso de prueba y error, puede ser más lento sin este tipo de herramientas, pero sigue siendo necesaria la labor de los expertos para dar con un resultado realmente útil.

Pruebas

Como se indicaba al principio de artículo, los materiales metaemisores térmicos pueden ayudar a producir un amplio surtido de productos más preparados para las temperaturas extremas que provoca el cambio climático cada nuevo verano.

Para probar la eficacia de la inteligencia artificial, los investigadores fabricaron cuatro de los materiales desarrollados mediante este sistema. Aplicaron en cuatro maquetas cada uno de los materiales y lo compararon con pinturas comerciales para determinar su efecto refrescante.

Tras cuatro horas de exposición a la luz solar directa al mediodía, el techo del edificio recubierto con metaemisores se mantuvo entre 5 y 20 grados Celsius más frío, en promedio, que los techos con pintura blanca y gris, respectivamente.

Los investigadores estimaron que este nivel de refrigeración podría ahorrar el equivalente a 15.800 kilovatios al año en un edificio de apartamentos en un clima cálido como Río de Janeiro o Bangkok. Un aparato de aire acondicionado típico consume unos 1.500 kilovatios al año.