A medida que el cambio climático intensifica el calor del verano, crece la demanda de energía en las ciudades, pero también aparecen nuevas tecnologías para refrigerar los edificios ahorrando energía. Un grupo de investigadores coreanos han publicado en la revista ACS Energy Letters el descubrimiento de un revestimiento transparente para ventanas que podría reducir la temperatura del interior de los edificios, sin gastar un solo vatio de energía. El material se diseñó usando computación cuántica e inteligencia artificial.

El material podría reducir el consumo de energía de refrigeración en un 31%
Los estudios han calculado que la refrigeración representa alrededor del 15% del consumo mundial de energía. Esa demanda podría reducirse con un revestimiento de ventanas que bloqueara la luz ultravioleta e infrarroja del sol, las partes del espectro solar que al atravesar el cristal calientan una habitación cerrada. El consumo de energía podría reducirse aún más si el revestimiento irradiara el calor de la superficie de la ventana en una longitud de onda que atravesara la atmósfera hacia el espacio exterior. Sin embargo, es difícil diseñar materiales que cumplan estos criterios simultáneamente y que además puedan transmitir la luz visible, es decir, que no interfieran con la vista. Eungkyu Lee, Tengfei Luo y sus colegas se propusieron diseñar un «refrigerador radiativo transparente» (TRC) que pudiera hacer precisamente eso.

El equipo construyó modelos informáticos de TRC que consistían en la alternancia de finas capas de materiales comunes como el dióxido de silicio, el nitruro de silicio, el óxido de aluminio o el dióxido de titanio, sobre una base de vidrio, rematada con una película de polidimetilsiloxano, un polímero de silicona.

La forma tradicional de investigación en materiales es formular combinaciones de elementos hasta dar con una que funcione, un proceso costoso y largo. En este caso se empleó una simulación en la que el tipo, el orden y la combinación de capas se fueron afinando mediante un proceso iterativo de aprendizaje automático usando un ordenador cuántico, que almacena los datos mediante partículas subatómicas. Este método informático lleva a cabo la optimización más rápidamente y mejor que los ordenadores convencionales porque puede probar eficazmente todas las combinaciones posibles en una fracción de segundo. De este modo se obtuvo un diseño de revestimiento que, una vez fabricado, superó el rendimiento de los TRC de diseño convencional, además de ser uno de los mejores vidrios comerciales de reducción del calor del mercado.

Los investigadores afirman que, en ciudades cálidas y secas, el TRC optimizado podría reducir el consumo de energía de refrigeración en un 31% en comparación con las ventanas convencionales. Señalan que sus hallazgos podrían aplicarse a otras aplicaciones, ya que los TRC también podrían utilizarse en las ventanas de coches y camiones. Además, la técnica de optimización basada en la computación cuántica del grupo podría utilizarse para diseñar otros tipos de materiales compuestos.