Une équipe interdisciplinaire du Laboratoire de gestion des déchets du Centre d’ingénierie et de sciences nucléaires du PSI a développé une approche révolutionnaire de la production de ciment basée sur l’apprentissage automatique. « Cela nous permet de simuler et d’optimiser les formulations de ciment afin qu’elles émettent nettement 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 en quelques secondes des suggestions de recettes pratiques – c’est comme avoir un livre de cuisine numérique pour un ciment respectueux du climat. »
Les chercheurs du PSI ont entraîné leur réseau de neurones à l’aide de données générées par le logiciel open source 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 très prometteuses. « Certaines de ces formulations ont un réel potentiel », affirme John Provis, responsable du groupe de recherche sur les systèmes cimentaires au PSI, « non seulement en termes de réduction du CO2 et de qualité, mais aussi en termes de faisabilité pratique en production. » L’étude sert avant tout de preuve de concept – démontrant que des formulations prometteuses peuvent être identifiées par le calcul mathématique. Avant leur mise en œuvre, ces 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 note que des matériaux comme les cendres volantes et le laitier sont depuis longtemps utilisés pour remplacer une partie du ciment dans les bétons, mais que la demande pour ces produits dépasse désormais l’offre alors que l’industrie cherche à réduire son impact climatique. « Nous avons compris que l’IA était la clé pour avancer », souligne Mahjoubi. « Il existe une quantité énorme de données sur les matériaux potentiels – des centaines de milliers de pages de littérature scientifique. Les analyser aurait pris plusieurs vies, et d’ici là, de nouveaux matériaux auraient été découverts ! »
En analysant la littérature scientifique et plus d’un million d’échantillons de roche, 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 adaptés étaient disponibles partout dans le monde – et, plus impressionnant encore, que beaucoup pouvaient être incorporés dans les bétons simplement après broyage.
Ces innovations en intelligence artificielle révolutionnent l’industrie du ciment, transformant les procédés de fabrication et devenant indispensables dans la lutte contre le changement climatique en permettant des approches innovantes et très efficaces pour la production de ciment à faible émission de carbone.