Un equipo interdisciplinario del Laboratorio de Gestión de Residuos del Centro de Ingeniería y Ciencias Nucleares del PSI ha desarrollado un enfoque revolucionario para la producción de cemento utilizando aprendizaje automático. "Esto nos permite simular y optimizar formulaciones de cemento para que emitan significativamente menos CO2 mientras mantienen el mismo alto nivel de desempeño mecánico", explica la matemática Romana Boiger, primera autora del estudio. "En lugar de probar miles de variaciones en el laboratorio, podemos usar nuestro modelo para generar sugerencias prácticas de recetas en segundos; es como tener un recetario digital para cemento ecológico".
Los investigadores del PSI entrenaron su red neuronal utilizando datos generados por el software de modelado termodinámico de código abierto GEMS. "Con la ayuda de GEMS, calculamos —para diversas formulaciones de cemento— qué minerales se forman durante el endurecimiento y qué procesos geoquímicos ocurren", explica el investigador Nikolaos Prasianakis. Al combinar estos resultados con datos experimentales y modelos mecánicos, el equipo obtuvo indicadores confiables sobre las propiedades mecánicas y la calidad del material del cemento.
Entre las formulaciones de cemento identificadas por los investigadores, ya existen candidatos prometedores. "Algunas de estas formulaciones tienen un potencial real", afirma John Provis, jefe del Grupo de Investigación en Sistemas de Cemento del PSI, "no solo en términos de reducción de CO2 y calidad, sino también en cuanto a viabilidad práctica en la producción". El estudio sirve principalmente como prueba de concepto, demostrando que es posible identificar formulaciones prometedoras mediante cálculos matemáticos. Antes de su implementación, las recetas deben someterse primero a pruebas de laboratorio.
En un desarrollo paralelo, investigadores del MIT liderados por el posdoctorado Soroush Mahjoubi han publicado un artículo de acceso abierto en Communications Materials de Nature, donde describen una solución similar basada en IA. El equipo del MIT señaló que materiales como la ceniza volante y la escoria se han utilizado durante mucho tiempo para reemplazar parte del cemento en mezclas de concreto, pero la demanda de estos productos está superando la oferta a medida que la industria busca reducir su impacto climático. "Nos dimos cuenta de que la IA era la clave para avanzar", comenta Mahjoubi. "Hay tantos datos sobre materiales potenciales —cientos de miles de páginas de literatura científica—. Revisarlos habría tomado muchas vidas de trabajo, ¡y para entonces ya se habrían descubierto más materiales!"
Analizando literatura científica y más de un millón de muestras de roca, el equipo del MIT utilizó su marco para clasificar materiales candidatos en 19 tipos, que van desde biomasa hasta subproductos mineros y materiales de construcción demolidos. Mahjoubi y su equipo encontraron que había materiales adecuados disponibles a nivel mundial —y, aún más impresionante, muchos podrían incorporarse a mezclas de concreto simplemente moliéndolos.
Estas innovaciones de IA están revolucionando la industria cementera, transformando los procesos de fabricación y volviéndose indispensables en la lucha contra el cambio climático al permitir enfoques innovadores y altamente efectivos para la producción de cemento con bajas emisiones de carbono.