Группа немецких и японских учёных продемонстрировала твердотельную систему, в которой необходимая для охлаждения механическая работа производится за счёт тепла, вырабатываемого самим охлаждаемым объектом. Чипы в центрах обработки данных смогут сами генерировать необходимую для собственного охлаждения энергию.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображения: Karlsruhe Institute of Technology

Учёные Университета Цукубы (Япония) и Технологического института Карлсруэ (Германия), рассказали о системе, в которой необходимы для эластокалорического охлаждения электрический привод заменили термочувствительным сплавом с эффектом памяти формы — это запускает цикл охлаждения от внешнего источника тепла, а не традиционного привода. Прототип включает две сверхтонкие металлические плёнки, выполняющие функции привода и хладагента. 22-мкм плёнка из титано-никелевого сплава (TiNi) при нагревании сжимается, преобразуя тепловую энергию в механическое движение — в результате растягивается плёнка хладагента из титано-никелево-железного сплава (TiNiFe) толщиной 26,5 мкм и вызывается обратимый фазовый переход, который приводит к охлаждению.

В ходе лабораторных испытаний выступающую термоприводом плёнку TiNi нагрели током до 86 °C и вызвали на плёнке хладагента перепад температур в 12,9 К, в результате чего перепад между холодной и горячей частями системы составил 4 К. Когда электричество заменили прямым нагревом от внешнего источника с температурой 130 °C, и прототип обеспечил охлаждение на 2,2 К.

Используемые в электронике термоэлектрические охладители обычно демонстрируют лишь 10–15 % от теоретического предела эффективности обратного цикла Карно, то есть достигают четверти эффективности современных парокомпрессионных систем. В случае эластокалорического охлаждения сплавы с эффектом памяти формы при механическом воздействии меняют кристаллическую структуру. Механическое напряжение вызывает фазовый переход, из-за которого материал нагревается — после отвода тепла и снятия нагрузки происходит обратный процесс: материал поглощает тепло и охлаждается, то есть в роли хладагента выступает твёрдый сплав. Проблема в том, что этот материал всё равно необходимо растягивать и сжимать многократно — обычно для этого используют механические элементы разного рода, что для миниатюрных систем неприемлемо, поэтому учёные заставили один сплав с эффектом памяти формы приводить в движение другой. При нагревании плёнка TiNi восстанавливает свою первоначальную форму и сжимается, вызывая цикл охлаждения на механически связанной с ней плёнкой TiNiFe, которая, в свою очередь, растягивается.

Термический привод из плёнки TiNi обеспечил отношение силы к перемещению на 14,5 Н/мм, тогда как электромеханические элементы показывают лишь 1,1 Н/мм. Тонкие плёнки также имеют высокое отношение площади поверхности к объёму для быстрой теплопередачи. В первом испытании при нагреве от электрического тока стабильный диапазон температур после 20 циклов при удельной мощности охлаждения 4,43 Вт/г составил 4,0 К; при прямом нагреве от внешнего источника удалось добиться 3,32 Вт/г и 2,2 К соответственно.

В теории подобная система смогла бы поддерживать работу от тепла, выделяемого процессорами при работе. Но на практике при отсутствии температурного перепада между холодной и горячей сторонами охлаждающая мощность пока составляет всего 2,09 мВт, то есть с современными процессорами использовать её пока не получится; среди сдерживающих факторов отмечаются относительно медленное срабатывание и существующую геометрию системы; нагрев также необходимо сделать циклическим. Для увеличения охлаждающей способности учёные пытаются параллельно соединить несколько плёнок. Потребуется масштабирование активного материала, улучшение теплопередачи, рабочей частоты и доказательство долговечности системы.

Группа учёных из Кембриджского университета опубликовала статью с результатами исследования теплоотдачи крупных центров обработки данных (ЦОД), которые растут, как грибы, на фоне бума искусственного интеллекта. По мнению авторов статьи, ЦОД создают «тепловые острова», которые повышают температуру окружающей среды на несколько градусов в радиусе до 10 км, что может оказать существенное влияние на жителей близлежащих населённых пунктов.

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображения: Nvidia

Учёные утверждают, что температура земной поверхности вокруг ЦОД повышалась на 0,3–9,1 °C после запуска объекта, при этом среднее повышение составляло от 1,5 °C до 2,4 °C. Согласно опубликованным данным, этот эффект наблюдается на удалении вплоть до 10 км, а его интенсивность снижается на 30 % на расстоянии около 7 км. Среднемесячное повышение температуры поверхности земли на 1 °C наблюдалось на расстоянии до 4,5 км от типичного ЦОД, что сопоставимо с подобным эффектом вокруг крупного города.

Исследователи отметили, что глобальная мощность ЦОД быстро растёт — ожидается, что в следующем десятилетии эта отрасль станет одним из самых энергоёмких секторов, а энергетические аппетиты этого сектора превысят энергию, потребляемую всеми производственными мощностями, уже через три-пять лет. Ожидается, что глобальное потребление электроэнергии крупными ЦОД к 2030 году увеличится более чем вдвое, при этом искусственный интеллект является главным драйвером этого роста.

Источник изображений: unsplash.com

В результате ажиотажа вокруг так называемого искусственного интеллекта расходы на инфраструктуру со стороны гиперскейлеров практически утроились за последние три года, при этом объём потребляемых мощностей за последний квартал вырос на 170 %. По мнению авторов статьи, логично ожидать, что влияние ЦОД на окружающую среду «может быть немалым». «Я хотел донести мысль о необходимости проявлять осторожность при проектировании и разработке центров обработки данных», — заявил руководитель исследования доктор Андреа Маринони (Andrea Marinoni).

Фактически, эти «фабрики ИИ» в подавляющем большинстве случаев зависят от ископаемого топлива для выработки электроэнергии. В результате резкий рост обучения ИИ и его использования в различных приложениях приведёт к значительному увеличению выбросов. В США количество проектов газовых электростанций, находящихся в стадии разработки, в прошлом году увеличилось почти втрое, а спрос на электроэнергию для ЦОД приводит к возрождению угольных электростанций и строительству АЭС.

Описанный в статье эффект «теплового острова» может затронуть до 343 миллионов человек во всем мире, увеличив нагрузку на энергетические системы, службы социального обеспечения и здравоохранения. Авторы признают, что достижения в области технологий могут уменьшить этот эффект, в первую очередь за счёт снижения энергопотребления.

Существует и противоположная точка зрения. Старший научный директор Omdia Влад Галабов (Vlad Galabov) отметил, что работа представляет собой единичный, предварительный анализ, который ещё не был независимо воспроизведён или проверен экспертами.

«Простая физика предполагает, что даже очень крупные ЦОД вносят лишь небольшой дополнительный тепловой поток, если они расположены на протяжении нескольких километров, поэтому большая часть наблюдаемого эффекта, вероятно, обусловлена ​​изменениями землепользования и растительного покрова, а не самими вычислениями ИИ», — считает он.