随着气候变化加剧夏季炎热，对建筑物降温技术的需求也在不断增长。最近，韩国庆熙大学和圣母大学研究人员在《美国化学学会能源快报》上报告称，他们利用先进的计算技术和人工智能（AI）设计了一种透明的窗户涂料，可在不消耗能源的情况下降低建筑物内部的温度。

　　研究估计，制冷约占全球能源消耗的15％。这一需求可以通过一种窗户涂层来降低，该涂层能阻挡太阳的紫外线和近红外光，太阳光谱中的这两种光通常会透过玻璃使封闭房间升温。

　　如果窗户涂层以特定的波长从其表面辐射热量，那么能源消耗可能会进一步减少。然而，很难设计出既能满足这些标准，同时又能传输可见光的材料，这意味着它们不能干扰视线。

　　此次，该团队着手设计一种“透明辐射冷却器”（TRC）。他们构建了TRC的计算机模型，该模型由二氧化硅、氮化硅、氧化铝或二氧化钛等常见材料组成，在玻璃底座上形成交替薄层，顶部覆盖一层聚二甲基硅氧烷薄膜。

　　研究人员使用机器学习和量子计算指导的迭代方法优化了层的类型、顺序和组合，其中量子计算使用的是亚原子粒子存储数据。这种计算方法可比传统计算机更快、更好地进行优化，可以在几分之一秒内有效地测试所有可能的组合。这就产生了一种新涂层设计，其性能优于传统设计的TRC。

　　研究人员说，在炎热干燥的城市，与传统隔热降温玻璃窗户相比，优化后的TRC可能会减少31％的制冷能耗。他们指出，这一成果还可应用于轿车和卡车的窗户等其他方面。此外，其量子计算优化技术也可用于设计其他类型的复合材料。