Bilim insanları, amonyum tiyosiyanat tuzunu suyla doyurup basınç uyguladıktan sonra aniden basıncı kaldırdıklarında, oda sıcaklığında 30 derece Santigrat'a (54 derece Fahrenhayt) kadar, daha sıcak ortamlarda ise 50 derece Santigrat'a (122 derece Fahrenhayt) varan bir soğuma elde etmeyi başardı. Bu buluş, veri merkezlerinin karşılaştığı termal sorunlar için harika bir çözüm sunuyor ve geleneksel soğutuculara kıyasla teorik verimliliği neredeyse %80'e ulaşarak daha yeşil bir alternatif olarak öne çıkıyor.
Araştırmacılar, sistemi ıslak bir sünger benzetmesiyle açıklıyor. Suyu sünger, tuzu ise emilen sıvı olarak düşünün. Süngere (suya) basınç uygulandığında, sıvı (amonyum tiyosiyanat tuzu) dışarı sıkışır ve ısı yayar. Ancak basınç azaltıldığında, hızla çözeltiyi yeniden emer ve çevresinden ısı çekerek ani bir sıcaklık düşüşüne neden olur.
“Mevcut soğutma sistemleri, bir veri merkezinin toplam elektrik tüketiminin neredeyse %40'ını oluşturuyor. Bu buluş, bu yüksek enerji tüketen tesisler için daha verimli bir soğutma çözümü sağlayabilir,” deniyor. Geliştirme, özellikle daha yüksek performans sunarken daha fazla güç gerektiren çiplerin soğutulması için gereken gücü azaltabilir. Bunun yanı sıra, havalandırma ve iklimlendirme (HVAC) sistemleri gibi diğer uygulamalarda da kullanılabilir.
Amonyum tiyosiyanat bir tuz olmasına rağmen, birçok yaygın metal için aşındırıcı değildir, bu da soğutma için kullanıldığında özel borulara gerek olmayacağı anlamına gelir. Ancak, yine de bazı zorlukları bulunmaktadır. Öncelikle, soğutucuyu sıkıştırmak için hala elektriğe ihtiyaç duyulmaktadır. Tuz, yanıklara ve tahrişe neden olabilir, bu da bazı bileşiklere göre daha zorlu bir kullanım anlamına gelir. Ayrıca, higroskopik olması ve nemi emmesi, çözeltinin uzun vadeli stabilitesini potansiyel olarak etkileyebilir.
Buna rağmen, bu gelişme veri merkezi elektrik tüketimini azaltma potansiyeli taşıyor. Bu, birçok yapay zeka şirketi tarafından ele alınan büyük bir sorun. Hatta bol miktarda elektrik kaynağına sahip olan Çin bile, bu buluşu maliyet etkinliğini artırarak yapay zeka yarışında daha rekabetçi hale gelmesini sağlayacak bir atılım olarak görüyor.
