科学家声称，AI工程油漆可以减少城市中闷热的城市热岛效应，并削减空调账单，因为机器学习加速了从电动机到碳捕获的所有事物的新材料的创造。
材料专家已经使用人工智能制定了新的涂料，这些涂料可以使建筑物在暴露于中午太阳后比正常油漆凉爽5C至20摄氏度。它们也可以应用于汽车，火车，电气设备和其他物体，这些物体需要在一个正在加热的世界中进行更多冷却。
根据同行评审的研究出版在《科学杂志自然》中。
这是AI用于跨越传统反复试验的科学进步方法的最新示例。去年，英国公司MATNEX使用AI创建了一种在电动汽车电动机中使用的新型永久磁铁，以避免使用稀土金属，其采矿是碳密集型的。
微软有发行AI工具可帮助研究人员快速设计新的无机材料 - 经常在太阳能电池板和医疗植入物中使用的结晶结构。而且人们希望新材料更好地捕获大气中的碳并制造更有效的电池。
油漆研究是由德克萨斯大学奥斯汀分校，上海若o汤大学，新加坡国立大学和瑞典Umeã¥大学进行的。它发现，在四层公寓楼的屋顶上，将几种新的AI-ENI-ENI-abled油漆之一应用于炎热的气候，例如里约热内卢或曼谷。如果将油漆施加到1,000个块上，则可以节省足够的电力来为一年的10,000多个空调装置供电。
得克萨斯大学教授，研究的联合领导者Yuebing Zheng说：“我们的机器学习框架代表了热元发射机设计的重大飞跃。通过自动化流程并扩展设计空间，我们可以创建具有以前无法想象的卓越性能的材料。
他说，使用AI在几天内完成了一个月的设计，并使用AI进行了新的材料，并且可能从未通过反复试验发现的新材料。
•现在，我们遵循机器学习输出，[它的指示]结构以及我们应该使用的材料，我们可以在不经过许多，许多设计和制造测试周期的情况下将其正确处理。”
伦敦帝国学院的化学讲师Alex Ganose博士还使用机器学习设计新材料，他说：“在这个空间中，事情的发展速度很快。在过去的一年左右的时间里，有这么多初创公司试图将生成的AI用于材料。”
他说，设计新材料的过程可能需要计算数百万个潜在组合。AI允许物质科学家推动以前的计算能力限制。这也意味着创建材料然后测试其属性的传统过程可以逆转，科学家能够告诉AI他们想要什么属性。