menu
close

Tekoälyläpimurto vähentää sementin hiilijalanjälkeä merkittävästi

Sveitsiläiset Paul Scherrer -instituutin tutkijat ovat kehittäneet tekoälyjärjestelmän, joka pystyy suunnittelemaan vähähiilisiä sementtikoostumuksia sekunneissa kuukausien sijaan. Matemaatikko Romana Boigerin johtama järjestelmä simuloi tuhansia ainesosayhdistelmiä löytääkseen reseptejä, jotka säilyttävät rakenteellisen lujuuden mutta pienentävät merkittävästi hiilidioksidipäästöjä. Koska sementintuotanto aiheuttaa noin 8 % maailman CO2-päästöistä, tämä innovaatio voi mullistaa rakennusalan ympäristövaikutukset.
Tekoälyläpimurto vähentää sementin hiilijalanjälkeä merkittävästi

Sveitsiläistutkijoiden kehittämä uraauurtava tekoälyjärjestelmä on valmis mullistamaan yhden maailman hiili-intensiivisimmistä teollisuudenaloista: sementintuotannon.

Paul Scherrer -instituutin (PSI) tiimi on luonut niin sanotun "digitaalisen keittokirjan ilmastoystävälliselle sementille" – tekoälymallin, joka pystyy nopeasti suunnittelemaan uusia sementtikoostumuksia huomattavasti pienemmällä hiilijalanjäljellä kuitenkaan rakenteellisia ominaisuuksia heikentämättä.

"Tämä mahdollistaa sementtikoostumusten simuloinnin ja optimoinnin niin, että ne tuottavat huomattavasti vähemmän CO2-päästöjä mutta säilyttävät korkean mekaanisen suorituskyvyn", selittää matemaatikko Romana Boiger, joka on kesäkuussa 2025 Materials and Structures -lehdessä julkaistun tutkimuksen pääkirjoittaja.

Tämän innovaation merkitystä on vaikea liioitella. Sementintuotanto aiheuttaa noin 8 % maailman hiilidioksidipäästöistä – enemmän kuin koko maailman lentoliikenne yhteensä. Noin puolet näistä päästöistä syntyy kemiallisessa reaktiossa, kun kalkkikiveä kuumennetaan klinkkerin valmistamiseksi; klinkkeri on sementin tärkein sideaine.

Perinteisesti uusien sementtikoostumusten kehittäminen vaatii laajoja laboratoriotestejä, joissa jokainen iterointi kestää viikkoja tai kuukausia. PSI:n tiimin tekoälylähestymistapa nopeuttaa tätä prosessia dramaattisesti hyödyntämällä neuroverkkoja, jotka on koulutettu heidän GEMS-ohjelmistonsa datalla – ohjelmiston, joka simuloi sementin kovettumisen monimutkaisia kemiallisia reaktioita.

"Koulutetun neuroverkon avulla mekaaniset ominaisuudet voidaan nyt laskea mille tahansa sementtireseptille millisekunneissa – eli noin tuhat kertaa nopeammin kuin perinteisillä malleilla", Boiger kertoo.

Satunnaisen reseptikokeilun sijaan tutkijat käyttivät käänteistä lähestymistapaa: he hyödynsivät geneettisiä algoritmeja löytääkseen tarkkoja koostumuksia, jotka täyttävät ennalta asetetut tavoitteet sekä CO2-päästöjen että materiaalin lujuuden suhteen. Useat tekoälyn tunnistamat sementtireseptit ovat jo osoittaneet vahvaa potentiaalia päästöjen vähentämisessä laadusta tinkimättä.

Monialainen projekti toi yhteen sementtikemistejä, termodynamiikan asiantuntijoita ja tekoälytutkijoita osana Sveitsin Nettonollapäästöjen osaamiskeskusta (SCENE). Vaikka nykyinen tutkimus toimii ensisijaisesti konseptin osoituksena, tutkijat aikovat laajentaa malliaan huomioimaan myös raaka-aineiden saatavuuden ja ympäristöolosuhteet.

"Tämä on vasta alkua", sanoo tutkimuksen käynnistänyt Nikolaos Prasianakis. "Tällaisen yleisen työnkulun tarjoamat ajansäästöt ovat valtavat – ja tekevät siitä erittäin lupaavan lähestymistavan kaikenlaisten materiaalien ja järjestelmien suunnitteluun."

Source:

Latest News