Yapay zeka destekli tasarım uygulamalarıyla enerji verimliliğinin artırılması ve kentlerde oluşan ısı adası etkisinin azaltılması hedefleniyor.
Yaşar Üniversitesi tarafından yapılan açıklamada, yaz aylarında artan klima kullanımının binaların iç ortamlarını serinletirken dışarıya sıcak hava salımını artırdığı ve bunun da kentlerde sıcaklıkların yükselmesine neden olduğu belirtildi.
Bu soruna çözüm üretmek amacıyla, yer altının doğal serinliğinden faydalanılmasını hedefleyen bir proje geliştirildi. Yaşar Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Mustafa Tutar’ın yürütücülüğünü yaptığı proje kapsamında, yer altındaki doğal sıcaklık avantajından yararlanılması amaçlanıyor.
SOĞUTMADA ATIK ISIYI TOPRAĞA AKTARAN YENİ YÖNTEM
Enerji Yönetimi Anabilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Arif Hepbaşlı, Dr. Öğretim Üyesi Aslı Tiktaş ve araştırmacı Yağız Ali İlmi Güçlü’nün görev aldığı çalışmada, binaların soğutulması sırasında ortaya çıkan atık ısının spiral borular aracılığıyla toprağın derinliklerine aktarılması planlanıyor.
Geliştirilen yöntemle, yaşam alanları serinletilirken ortaya çıkan ısının dış ortama yayılmasının ve kentlere ilave sıcak hava salımının önüne geçilmesi hedefleniyor.
Projede sistem tasarımı, derin öğrenme tabanlı yapay zeka algoritmaları kullanılarak yapılıyor. Toprağın termofiziksel özelliklerinin yanı sıra boruların çapı ve uzunluğu, kıvrım sayısı, akışkanın sıcaklığı ve debisi gibi çok sayıda değişken eş zamanlı olarak değerlendiriliyor.
Bu analizler sayesinde, mümkün olan en düşük enerji tüketimiyle en yüksek soğutma performansını sağlayacak sistem tasarımının belirlenmesi hedefleniyor.
YER ALTI SOĞUTMADA YAPAY ZEKA DEVRİ
Açıklamada görüşlerine yer verilen proje yürütücüsü Prof. Dr. Mustafa Tutar, yer altı soğutma sistemleri üzerine daha önce yapılan çalışmalarda tasarım parametrelerinin genellikle birbirinden bağımsız ele alındığını belirtti.
Tutar, gerçek uygulamalarda ise sistemdeki tüm değişkenlerin birbiriyle etkileşim halinde çalıştığına dikkat çekti.
YÜZ BİNLERCE SENARYO KISA SÜREDE ANALİZ EDİLİYOR
Tutar, gelişmiş bilgisayar benzetimlerini derin öğrenme tabanlı yapay zeka yöntemleriyle birleştirdiklerini belirterek, "Bu sayede büyük veri kümeleri üzerinden yüz binlerce tasarım senaryosunu kısa sürede analiz ederek, en yüksek soğutma performansını en düşük maliyetle sağlayan optimum sistemi önceden belirleyebiliyoruz." ifadesini kullandı.
Tutar, toprağın uzun vadede aşırı ısınmasını önlemeye yönelik çalışmalar da yürüttüklerini belirtti. Toprağın sınırlı kapasiteye sahip bir ısıl enerji depolama ortamı olduğunu ifade eden Tutar, sistemin bu durum göz önünde bulundurularak geliştirilmesi gerektiğini kaydetti.