Satu sistem kecerdasan buatan (AI) yang inovatif hasil ciptaan penyelidik di Switzerland dijangka merevolusikan salah satu industri paling intensif karbon di dunia: pengeluaran simen.
Pasukan di Institut Paul Scherrer (PSI) telah mencipta apa yang mereka gelar sebagai "buku resipi digital untuk simen mesra iklim" – sebuah model AI yang mampu mereka formulasi simen baharu dengan jejak karbon jauh lebih rendah tanpa menjejaskan sifat struktur yang diperlukan.
"Ini membolehkan kami mensimulasikan dan mengoptimumkan formulasi simen supaya ia mengeluarkan jauh lebih sedikit CO2 sambil mengekalkan tahap prestasi mekanikal yang tinggi," jelas ahli matematik Romana Boiger, penulis utama kajian yang diterbitkan dalam jurnal Materials and Structures pada Jun 2025.
Kepentingan inovasi ini sukar untuk diungkapkan. Pengeluaran simen menyumbang kira-kira 8% daripada pelepasan karbon dioksida global – lebih banyak daripada keseluruhan sektor penerbangan di seluruh dunia. Kira-kira separuh daripada pelepasan ini berpunca daripada tindak balas kimia apabila batu kapur dipanaskan untuk menghasilkan klinker, komponen pengikat utama dalam simen.
Secara tradisional, pembangunan formulasi simen baharu memerlukan ujian makmal yang meluas, dengan setiap iterasi mengambil masa berminggu-minggu atau berbulan-bulan. Pendekatan AI oleh pasukan PSI mempercepatkan proses ini secara drastik, menggunakan rangkaian neural yang dilatih dengan data daripada perisian GEMS mereka, yang mensimulasikan tindak balas kimia kompleks semasa pengerasan simen.
"Berbanding beberapa saat atau minit, rangkaian neural terlatih kini boleh mengira sifat mekanikal bagi sebarang resipi simen dalam masa milisaat – iaitu kira-kira seribu kali lebih pantas berbanding pemodelan tradisional," jelas Boiger.
Daripada menguji resipi secara rawak, para penyelidik menggunakan pendekatan terbalik, memanfaatkan algoritma genetik untuk mengenal pasti formulasi khusus yang memenuhi sasaran pratetap bagi pelepasan CO2 dan kekuatan bahan. Beberapa resipi simen yang dikenal pasti AI telah menunjukkan potensi besar dalam mengurangkan pelepasan sambil mengekalkan kualiti.
Projek antara disiplin ini menghimpunkan ahli kimia simen, pakar termodinamik, dan pakar AI sebagai sebahagian daripada Pusat Kecemerlangan Switzerland untuk Pelepasan Sifar Bersih (SCENE). Walaupun kajian semasa berfungsi terutamanya sebagai bukti konsep, para penyelidik merancang untuk memperluaskan model mereka dengan mengambil kira faktor tambahan seperti ketersediaan bahan mentah dan keadaan persekitaran.
"Ini hanyalah permulaan," kata Nikolaos Prasianakis, yang memulakan kajian ini. "Penjimatan masa yang ditawarkan oleh aliran kerja umum seperti ini sangat besar – menjadikannya pendekatan yang sangat menjanjikan untuk pelbagai jenis reka bentuk bahan dan sistem."