Raziskovalci na Univerzi Notre Dame so razvili nov premaz za okna z uporabo kvantne računalniške optimizacije

Kot napredne tehnologije, kot sta kvantno računalništvo in blockchain še naprej razvijati, so mnogi zaskrbljeni, da bi lahko okoljski stroški teh sistemov odtehtali njihove koristi. Ne samo, da te tehnologije potrebujejo veliko energije za delovanje, ampak morda potrebujejo podobno količino energije tudi za hlajenje. Številne vrste kvantnih računalnikov trenutno delujejo pri izjemno nizkih temperaturah, kar je lahko precej drago v smislu vpliva na energijo in okolje. Ker splošno hlajenje (kot so klimatski sistemi) predstavlja približno 15% svetovne porabe energije, lahko inženiring novih učinkovitih načinov za hlajenje zelo pomaga okolju. Ena raziskovalna skupina na Univerzi v Notre Dame je že dosegel pomemben napredek, saj so razvili prozorno prevleko za okna, ki lahko blokira toploto pred soncem in na koncu prihrani energijo.

Optimizacija okenskega premaza

Imenuje se Transparent Radiative Cooler (TRC), ocenjuje se, da bo ta prozorni premaz za okna zmanjšal stroške električnega hlajenja za 33 % v toplejših podnebjih. TRC je razvil profesor Notre Dame Tengfei Luo in podoktorski raziskovalec Seongmin Kim. Da bi ustvarili premaz, so raziskovalci skupne materiale sestavili v več plasti. »Prevleka okna je narejena iz niza običajnih materialov, kot je SiO₂, Pojdi₂O₃in TiO₂,« je povedal Luo Znotraj kvantne tehnologije. »Ne vključuje eksotičnih ali dragih materialov. To je bil eden od namenov našega dela.”

Da bi našli pravo kombinacijo materialov in plasti, so raziskovalci ugotovili, da morajo optimizirati proces. Za to so se obrnili na kvantno računalništvo. Kot je pojasnil Luo: »Pri zlaganju več plasti skupaj obstaja astronomsko veliko število možnih kombinacij. Na primer, za 24 slojev obstaja več kot 100 milijard možnih kombinacij. Klasične metode ne morejo izčrpno ovrednotiti vsake kombinacije, da bi našli optimalno. Toda kvantni računalnik lahko to stori s svojo edinstveno funkcijo superpozicije qubit." Za optimizacijo procesa sta Luo in Kim ustvarila računalniški model in uporabila kvantno strojno učenje (QML) algoritme za iskanje najboljših kombinacij plasti in materialov.

Nastali material je bil 1.2 mikrona debel prozoren premaz za okna, za katerega se trenutno zdi, da prekaša druge podobne izdelke na trgu. Ta projekt ponazarja, kako lahko kvantno računalništvo pomembno vpliva na raziskovalni proces in ga predlaga kot koristno tehnologijo na številnih različnih področjih. "Mislim, da je strategija kvantnega računalništva enako pomembna kot material sam," je Luo dejal v članku z novicami Notre Dame. "S tem pristopom smo lahko našli najboljši material v razredu, oblikovali radiacijski hladilnik in eksperimentalno dokazali njegov hladilni učinek."

Kenna Hughes-Castleberry je zaposlena pisateljica pri Inside Quantum Technology in znanstveni komunikator pri JILA (partnerstvo med Univerzo Colorado Boulder in NIST). Njeni utripi pisanja vključujejo globoko tehnologijo, metaverzum in kvantno tehnologijo.