menu
close

Przełom w AI radykalnie zmniejsza ślad węglowy cementu

Szwajcarscy naukowcy z Instytutu Paula Scherrera opracowali system sztucznej inteligencji, który potrafi projektować niskoemisyjne receptury cementu w kilka sekund zamiast miesięcy. Zespół pod kierownictwem matematyczki Romany Boiger symuluje tysiące kombinacji składników, by znaleźć mieszanki zachowujące wytrzymałość konstrukcyjną przy znacznym ograniczeniu emisji CO2. Ponieważ produkcja cementu odpowiada za około 8% światowych emisji dwutlenku węgla, to innowacyjne rozwiązanie może zrewolucjonizować wpływ branży budowlanej na środowisko.
Przełom w AI radykalnie zmniejsza ślad węglowy cementu

Przełomowy system sztucznej inteligencji opracowany przez szwajcarskich naukowców może zrewolucjonizować jedną z najbardziej emisyjnych branż na świecie: produkcję cementu.

Zespół z Instytutu Paula Scherrera (PSI) stworzył tzw. „cyfrową książkę kucharską dla przyjaznego klimatowi cementu” – model AI, który błyskawicznie projektuje nowe receptury cementu o znacznie niższym śladzie węglowym, przy zachowaniu wymaganych właściwości konstrukcyjnych.

„Dzięki temu możemy symulować i optymalizować składy cementu tak, by emitowały znacznie mniej CO2, a jednocześnie zachowywały wysoki poziom wytrzymałości mechanicznej” – wyjaśnia matematyczka Romana Boiger, główna autorka badania opublikowanego w czerwcu 2025 roku w czasopiśmie Materials and Structures.

Znaczenie tej innowacji trudno przecenić. Produkcja cementu odpowiada za około 8% globalnych emisji dwutlenku węgla – to więcej niż cały światowy sektor lotniczy. Około połowa tych emisji pochodzi z reakcji chemicznej zachodzącej podczas wypalania wapienia w celu uzyskania klinkieru, głównego składnika wiążącego w cemencie.

Tradycyjnie opracowywanie nowych receptur cementu wymaga żmudnych badań laboratoryjnych, z których każda iteracja trwa tygodnie lub miesiące. Podejście oparte na AI opracowane przez zespół PSI radykalnie przyspiesza ten proces, wykorzystując sieci neuronowe wytrenowane na danych z oprogramowania GEMS, które symuluje złożone reakcje chemiczne podczas twardnienia cementu.

„Zamiast sekund czy minut, wytrenowana sieć neuronowa może teraz obliczyć właściwości mechaniczne dowolnej receptury cementu w milisekundy – czyli około tysiąc razy szybciej niż przy tradycyjnym modelowaniu” – tłumaczy Boiger.

Zamiast losowo testować receptury, naukowcy zastosowali odwrotne podejście, wykorzystując algorytmy genetyczne do identyfikacji konkretnych mieszanek spełniających z góry określone cele dotyczące zarówno emisji CO2, jak i wytrzymałości materiału. Kilka receptur cementu wskazanych przez AI już wykazało duży potencjał w ograniczaniu emisji przy zachowaniu jakości.

Interdyscyplinarny projekt połączył chemików cementu, ekspertów od termodynamiki oraz specjalistów AI w ramach Szwajcarskiego Centrum Doskonałości ds. Emisji Netto Zero (SCENE). Choć obecne badanie ma przede wszystkim charakter dowodu koncepcji, naukowcy planują rozszerzyć model o dodatkowe czynniki, takie jak dostępność surowców czy warunki środowiskowe.

„To dopiero początek” – mówi Nikolaos Prasianakis, inicjator badania. „Oszczędność czasu, jaką daje tak uniwersalne podejście, jest ogromna – to bardzo obiecująca metoda dla projektowania różnych materiałów i systemów.”

Source:

Latest News