Un team interdisciplinare del Laboratorio di Gestione dei Rifiuti presso il Centro di Ingegneria e Scienze Nucleari del PSI ha sviluppato un approccio rivoluzionario alla produzione di cemento utilizzando il machine learning. "Questo ci permette di simulare e ottimizzare le formulazioni del cemento affinché emettano significativamente meno CO2 mantenendo lo stesso alto livello di prestazioni meccaniche", spiega la matematica Romana Boiger, prima autrice dello studio. "Invece di testare migliaia di varianti in laboratorio, possiamo usare il nostro modello per generare suggerimenti pratici di ricette in pochi secondi: è come avere un ricettario digitale per il cemento sostenibile."
I ricercatori del PSI hanno addestrato la loro rete neurale utilizzando dati generati dal software open-source di modellazione termodinamica GEMS. "Con l’aiuto di GEMS abbiamo calcolato – per diverse formulazioni di cemento – quali minerali si formano durante l’indurimento e quali processi geochimici avvengono", spiega il ricercatore Nikolaos Prasianakis. Combinando questi risultati con dati sperimentali e modelli meccanici, il team ha ricavato indicatori affidabili per le proprietà meccaniche e la qualità del materiale del cemento.
Tra le formulazioni di cemento individuate dai ricercatori, ci sono già candidati promettenti. "Alcune di queste formulazioni hanno un reale potenziale", afferma John Provis, responsabile del Cement Systems Research Group al PSI, "non solo in termini di riduzione della CO2 e qualità, ma anche per la fattibilità pratica nella produzione." Lo studio funge principalmente da prova di concetto – dimostrando che formulazioni promettenti possono essere identificate tramite calcolo matematico. Prima dell’implementazione, tuttavia, le ricette dovranno essere testate in laboratorio.
In uno sviluppo parallelo, ricercatori del MIT guidati dal postdoc Soroush Mahjoubi hanno pubblicato un articolo open-access su Communications Materials di Nature, illustrando una soluzione simile basata sull’IA. Il team del MIT ha osservato che materiali come la cenere volante e la loppa vengono da tempo utilizzati per sostituire parte del cemento nei calcestruzzi, ma la domanda per questi prodotti sta superando l’offerta mentre l’industria cerca di ridurre l’impatto climatico. "Ci siamo resi conto che l’IA era la chiave per andare avanti", sottolinea Mahjoubi. "Esistono così tanti dati sui materiali potenziali – centinaia di migliaia di pagine di letteratura scientifica. Analizzarle tutte avrebbe richiesto molte vite di lavoro, e nel frattempo sarebbero stati scoperti altri materiali!"
Analizzando la letteratura scientifica e oltre un milione di campioni di rocce, il team del MIT ha utilizzato il proprio framework per classificare i materiali candidati in 19 tipologie, che spaziano dalla biomassa ai sottoprodotti minerari fino ai materiali da costruzione demoliti. Mahjoubi e il suo team hanno scoperto che materiali idonei sono disponibili a livello globale – e, ancora più impressionante, molti possono essere incorporati nelle miscele di calcestruzzo semplicemente macinandoli.
Queste innovazioni basate sull’IA stanno rivoluzionando l’industria del cemento, trasformando i processi produttivi e diventando strumenti indispensabili nella lotta contro il cambiamento climatico, grazie a soluzioni innovative ed estremamente efficaci per la produzione di cemento a basse emissioni di carbonio.