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Avance en IA reduce drásticamente la huella de carbono del cemento

Investigadores suizos del Instituto Paul Scherrer han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de diseñar formulaciones de cemento con bajas emisiones de carbono en cuestión de segundos, en lugar de meses. Liderado por la matemática Romana Boiger, el sistema simula miles de combinaciones de ingredientes para identificar recetas que mantienen la resistencia estructural y, al mismo tiempo, reducen significativamente las emisiones de carbono. Dado que la producción de cemento es responsable de aproximadamente el 8% de las emisiones globales de CO2, esta innovación podría transformar el impacto medioambiental de la industria de la construcción.
Avance en IA reduce drásticamente la huella de carbono del cemento

Un innovador sistema de inteligencia artificial desarrollado por investigadores en Suiza está a punto de revolucionar una de las industrias más intensivas en carbono del mundo: la producción de cemento.

El equipo del Instituto Paul Scherrer (PSI) ha creado lo que denominan un "libro de recetas digital para cemento respetuoso con el clima": un modelo de IA capaz de diseñar rápidamente nuevas formulaciones de cemento con una huella de carbono mucho menor, manteniendo las propiedades estructurales necesarias.

"Esto nos permite simular y optimizar formulaciones de cemento que emiten significativamente menos CO2, sin perder el alto nivel de rendimiento mecánico", explica la matemática Romana Boiger, autora principal del estudio publicado en Materials and Structures en junio de 2025.

La importancia de esta innovación es difícil de exagerar. La producción de cemento representa aproximadamente el 8% de las emisiones globales de dióxido de carbono, más que todo el sector de la aviación mundial. Aproximadamente la mitad de estas emisiones proviene de la reacción química que se produce al calentar la caliza para obtener clínker, el principal componente aglutinante del cemento.

Tradicionalmente, el desarrollo de nuevas formulaciones de cemento requiere extensos ensayos de laboratorio, con cada iteración llevando semanas o meses. El enfoque basado en IA del equipo del PSI acelera este proceso de forma drástica, utilizando redes neuronales entrenadas con datos de su software GEMS, que simula las complejas reacciones químicas durante el fraguado del cemento.

"En lugar de segundos o minutos, la red neuronal entrenada ahora puede calcular las propiedades mecánicas de una receta de cemento cualquiera en milisegundos, es decir, unas mil veces más rápido que con la modelización tradicional", explica Boiger.

En vez de probar recetas al azar, los investigadores emplearon un enfoque inverso, utilizando algoritmos genéticos para identificar formulaciones específicas que cumplan objetivos predeterminados tanto en emisiones de CO2 como en resistencia del material. Varias recetas de cemento identificadas por la IA ya han mostrado un gran potencial para reducir emisiones sin comprometer la calidad.

El proyecto interdisciplinar ha reunido a químicos especializados en cemento, expertos en termodinámica y especialistas en IA como parte del Centro Suizo de Excelencia en Emisiones Netas Cero (SCENE). Aunque el estudio actual sirve principalmente como prueba de concepto, los investigadores planean ampliar su modelo para considerar factores adicionales como la disponibilidad de materias primas y las condiciones medioambientales.

"Esto es solo el principio", afirma Nikolaos Prasianakis, quien inició el estudio. "El ahorro de tiempo que ofrece un flujo de trabajo tan general es enorme, lo que lo convierte en un enfoque muy prometedor para todo tipo de diseños de materiales y sistemas."

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