Interdyscyplinarny zespół z Laboratorium Gospodarki Odpadami w Centrum Inżynierii Jądrowej i Nauk PSI opracował przełomowe podejście do produkcji cementu z wykorzystaniem uczenia maszynowego. "Pozwala nam to symulować i optymalizować składy cementu tak, aby emitowały znacznie mniej CO2, zachowując jednocześnie ten sam wysoki poziom wytrzymałości mechanicznej" – wyjaśnia matematyczka Romana Boiger, pierwsza autorka badania. "Zamiast testować tysiące wariantów w laboratorium, możemy za pomocą naszego modelu generować praktyczne propozycje receptur w ciągu kilku sekund – to jak cyfrowa książka kucharska dla cementu przyjaznego klimatowi."
Naukowcy z PSI wytrenowali swoją sieć neuronową, korzystając z danych wygenerowanych przez otwarte oprogramowanie do modelowania termodynamicznego GEMS. "Za pomocą GEMS obliczaliśmy – dla różnych składów cementu – jakie minerały powstają podczas twardnienia i jakie procesy geochemiczne zachodzą," wyjaśnia badacz Nikolaos Prasianakis. Łącząc te wyniki z danymi eksperymentalnymi i modelami mechanicznymi, zespół wyprowadził wiarygodne wskaźniki właściwości mechanicznych i jakości materiału cementowego.
Wśród opracowanych przez naukowców receptur cementu już teraz znajdują się obiecujące kandydatury. "Niektóre z tych składów mają realny potencjał," mówi John Provis, szef Grupy Badawczej Systemów Cementowych w PSI, "nie tylko pod względem redukcji CO2 i jakości, ale także praktycznej wykonalności w produkcji." Badanie służy przede wszystkim jako dowód koncepcji – pokazując, że obiecujące receptury można zidentyfikować matematycznie. Przed wdrożeniem receptury muszą jednak przejść testy laboratoryjne.
Równolegle naukowcy z MIT pod kierunkiem doktora Sorousha Mahjoubi opublikowali w czasopiśmie Nature's Communications Materials otwarty artykuł opisujący podobne rozwiązanie oparte na AI. Zespół MIT zauważył, że materiały takie jak popiół lotny i żużel od dawna są wykorzystywane do zastępowania części cementu w mieszankach betonowych, ale popyt na te produkty przewyższa podaż, gdy branża dąży do ograniczenia wpływu na klimat. "Zrozumieliśmy, że AI jest kluczem do dalszego rozwoju," zauważa Mahjoubi. "Istnieje ogromna ilość danych na temat potencjalnych materiałów – setki tysięcy stron literatury naukowej. Przejrzenie ich zajęłoby wiele ludzkich żyć, a w tym czasie odkryto by jeszcze więcej materiałów!"
Analizując literaturę naukową oraz ponad milion próbek skał, zespół MIT wykorzystał swoje narzędzie do sklasyfikowania potencjalnych materiałów na 19 typów – od biomasy, przez produkty uboczne górnictwa, po materiały z rozbiórki budynków. Mahjoubi i jego zespół odkryli, że odpowiednie materiały są dostępne na całym świecie – i co więcej, wiele z nich można wprowadzić do mieszanek betonowych po prostu przez ich zmielenie.
Te innowacje AI rewolucjonizują przemysł cementowy, zmieniając procesy produkcyjne i stając się nieodzownym narzędziem w walce ze zmianami klimatu dzięki umożliwieniu innowacyjnych i wysoce skutecznych metod produkcji cementu niskoemisyjnego.