PSI原子力工学・科学センターの廃棄物管理研究所に所属する学際的なチームは、機械学習を活用した画期的なセメント生産手法を開発しました。「これにより、セメントの配合をシミュレーション・最適化し、同じ高い機械的性能を維持しながらCO2排出量を大幅に削減できます」と、論文の第一著者である数学者ロマーナ・ボイガー氏は説明します。「従来は数千ものバリエーションを実験室で試す必要がありましたが、私たちのモデルを使えば、実用的なレシピ案を数秒で生成できます。まるで気候に優しいセメントのデジタルレシピ本のようです。」
PSIの研究者たちは、オープンソースの熱力学モデリングソフトウェア「GEMS」で生成したデータを使い、ニューラルネットワークを訓練しました。「GEMSを用いて、さまざまなセメント配合で硬化時にどのような鉱物が生成され、どのような地球化学的プロセスが起こるかを計算しました」と研究者のニコラオス・プラシアナキス氏は説明します。これらの結果を実験データや機械的モデルと組み合わせることで、チームはセメントの機械的特性や材料品質の信頼できる指標を導き出しました。
研究者たちが特定したセメント配合の中には、すでに有望な候補が存在します。「これらの配合の中には、CO2削減や品質だけでなく、生産現場での実現可能性という点でも本当に可能性があります」と、PSIセメントシステム研究グループの責任者ジョン・プロヴィス氏は述べています。この研究は主に概念実証としての役割を果たしており、有望な配合が数学的計算によって特定できることを示しています。実用化の前には、これらのレシピが実験室での検証を受ける必要があります。
同時進行で、MITのソルーシュ・マフジョウビ博士らの研究チームも、同様のAIベースのソリューションをNatureのCommunications Materials誌にオープンアクセス論文として発表しました。MITチームは、フライアッシュやスラグなどの材料が長年コンクリートの一部として使われてきたものの、気候への影響を減らそうとする業界の需要が供給を上回っていると指摘します。「AIこそが前進の鍵だと気づきました」とマフジョウビ氏は語ります。「潜在的な材料に関するデータは膨大で、科学論文だけでも数十万ページに及びます。人間がすべてを調べるには何世代もかかり、その間にさらに新しい材料が発見されてしまうでしょう！」
MITチームは、科学論文や100万件以上の岩石サンプルを解析し、候補材料をバイオマスから鉱山副産物、解体された建設資材まで19種類に分類しました。マフジョウビ氏らは、適切な材料が世界中で入手可能であり、さらに多くの場合、粉砕するだけでコンクリート混合物に取り入れられることを発見しました。
これらのAIイノベーションはセメント業界を根本から変革し、製造プロセスを刷新するとともに、低炭素セメント生産のための革新的かつ高効率なアプローチを可能にすることで、気候変動対策に不可欠な存在となっています。