Une équipe interdisciplinaire du Laboratoire de gestion des déchets du Centre d’ingénierie et de sciences nucléaires du PSI a développé une approche novatrice de la production de ciment à l’aide de l’apprentissage automatique. « Cela nous permet de simuler et d’optimiser les formulations de ciment afin qu’elles émettent beaucoup moins de CO2 tout en conservant le même niveau élevé de performance mécanique », explique la mathématicienne Romana Boiger, première auteure de l’étude. « Au lieu de tester des milliers de variantes en laboratoire, nous pouvons utiliser notre modèle pour générer des suggestions de recettes pratiques en quelques secondes — c’est comme avoir un livre de recettes numérique pour un ciment écologique. »
Les chercheurs du PSI ont entraîné leur réseau neuronal à l’aide de données générées par le logiciel libre de modélisation thermodynamique GEMS. « Avec l’aide de GEMS, nous avons calculé — pour différentes formulations de ciment — quels minéraux se forment lors du durcissement et quels processus géochimiques ont lieu », explique le chercheur Nikolaos Prasianakis. En combinant ces résultats avec des données expérimentales et des modèles mécaniques, l’équipe a pu établir des indicateurs fiables pour les propriétés mécaniques et la qualité du matériau cimentaire.
Parmi les formulations de ciment identifiées par les chercheurs, certaines sont déjà prometteuses. « Certaines de ces formulations ont un réel potentiel », affirme John Provis, chef du groupe de recherche sur les systèmes cimentaires au PSI, « non seulement en termes de réduction du CO2 et de qualité, mais aussi en ce qui concerne la faisabilité pratique en production. » L’étude sert principalement de preuve de concept — démontrant que des formulations prometteuses peuvent être identifiées par calcul mathématique. Avant leur mise en œuvre, les recettes devront toutefois être testées en laboratoire.
En parallèle, des chercheurs du MIT dirigés par le postdoctorant Soroush Mahjoubi ont publié un article en libre accès dans Communications Materials de Nature, présentant une solution similaire basée sur l’IA. L’équipe du MIT souligne que des matériaux comme les cendres volantes et le laitier sont utilisés depuis longtemps pour remplacer une partie du ciment dans les mélanges de béton, mais la demande pour ces produits dépasse maintenant l’offre alors que l’industrie cherche à réduire son impact climatique. « Nous avons compris que l’IA était la clé pour avancer », note Mahjoubi. « Il existe tellement de données sur les matériaux potentiels — des centaines de milliers de pages de littérature scientifique. Les analyser aurait pris plusieurs vies de travail, et d’ici là, d’autres matériaux auraient été découverts ! »
En analysant la littérature scientifique et plus d’un million d’échantillons de roches, l’équipe du MIT a utilisé son cadre pour classer les matériaux candidats en 19 types, allant de la biomasse aux sous-produits miniers en passant par les matériaux issus de la démolition. Mahjoubi et son équipe ont constaté que des matériaux appropriés étaient disponibles partout dans le monde — et, plus impressionnant encore, beaucoup pouvaient être incorporés dans les mélanges de béton simplement en les broyant.
Ces innovations en IA révolutionnent l’industrie du ciment, transformant les processus de fabrication et devenant indispensables dans la lutte contre les changements climatiques en permettant des approches innovantes et hautement efficaces pour la production de ciment à faible émission de carbone.